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Wikipedia आर्टिकल्स के NMF फीचर्स

अब आप पिछले अभ्यास में बनाए गए NMF फीचर्स को एक्सप्लोर करेंगे. पिछले अभ्यास का समाधान पहले से लोड है, इसलिए array nmf_features उपलब्ध है. साथ ही titles नाम की एक सूची भी उपलब्ध है जिसमें प्रत्येक Wikipedia आर्टिकल का शीर्षक है.

फीचर्स देखते समय ध्यान दें कि दोनों अभिनेताओं के लिए NMF फीचर 3 का मान सबसे अधिक है. इसका मतलब है कि दोनों आर्टिकल मुख्यतः 3rd NMF कंपोनेंट का उपयोग करके रिकंस्ट्रक्ट होते हैं. अगले वीडियो में आप देखेंगे क्यों: NMF कंपोनेंट्स टॉपिक्स को दर्शाते हैं (उदाहरण के लिए, अभिनय!).

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Unsupervised Learning

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • pandas को pd के रूप में इम्पोर्ट करें.
  • pd.DataFrame() का उपयोग करके nmf_features से एक DataFrame df बनाइए. index=titles देकर इंडेक्स को titles पर सेट करें.
  • df के .loc[] एक्सेसर का उपयोग करके शीर्षक 'Anne Hathaway' वाली रो चुनें, और परिणाम प्रिंट करें. ये अभिनेत्री Anne Hathaway वाले आर्टिकल के NMF फीचर्स हैं.
  • अंतिम स्टेप 'Denzel Washington' (एक अन्य अभिनेता) के लिए दोहराइए.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import pandas
____

# Create a pandas DataFrame: df
df = ____

# Print the row for 'Anne Hathaway'
print(____)

# Print the row for 'Denzel Washington'
print(____)
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