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음악 아티스트 추천 II

Bruce Springsteen의 열혈 팬이라고 가정해 볼게요. 그럼 어떤 다른 음악 아티스트를 좋아할 가능성이 높을까요? 이전 연습 문제에서 만든 NMF 특징과 코사인 유사도를 사용해 비슷한 음악 아티스트를 찾아보세요. 이전 연습 문제의 해답이 이미 실행되어 있어 norm_features에는 행 기준으로 정규화된 NMF 특징이 들어 있습니다. 음악 아티스트의 이름은 리스트 artist_names로 제공됩니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 Unsupervised Learning

강의 보기

연습 안내

  • pandas를 pd로 임포트하세요.
  • artist_names를 인덱스로 사용해 norm_features로부터 DataFrame df를 만드세요.
  • df의 .loc[] 접근자를 사용해 'Bruce Springsteen'의 행을 선택하고 결과를 artist에 할당하세요.
  • df의 .dot() 메서드를 artist에 적용해 각 행과 artist의 내적을 계산하고 결과를 similarities로 저장하세요.
  • similarities의 .nlargest() 결과를 출력해 'Bruce Springsteen'과 가장 비슷한 아티스트를 표시하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Import pandas
____

# Create a DataFrame: df
df = ____

# Select row of 'Bruce Springsteen': artist
artist = df.loc[____]

# Compute cosine similarities: similarities
similarities = ____

# Display those with highest cosine similarity
____
코드 편집 및 실행