НачатьНачать бесплатно

Рекомендация музыкальных исполнителей, часть II

Представьте, что вы большой поклонник Брюса Спрингстина — каких других музыкальных исполнителей вам могло бы понравиться слушать? Используйте признаки NMF из предыдущего упражнения и косинусное сходство, чтобы найти похожих исполнителей. Решение предыдущего упражнения уже выполнено, поэтому norm_features — это массив, содержащий нормализованные признаки NMF в виде строк. Имена музыкальных исполнителей доступны в виде списка artist_names.

Это упражнение является частью курса

Обучение без учителя на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Импортируйте pandas как pd.
  • Создайте DataFrame df из norm_features, используя artist_names в качестве индекса.
  • С помощью аксессора .loc[] объекта df выберите строку, соответствующую 'Bruce Springsteen'. Сохраните результат в переменную artist.
  • Примените метод .dot() объекта df к переменной artist, чтобы вычислить скалярное произведение каждой строки с вектором artist. Сохраните результат в переменную similarities.
  • Выведите результат метода .nlargest() объекта similarities, чтобы отобразить исполнителей, наиболее похожих на 'Bruce Springsteen'.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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
____
Редактировать и запускать код