Розкладення вашої матриці

Тепер, коли ви підготували дані: відцентрували їх і заповнили решту порожніх значень нулями, можна перейти до пошуку факторів ваших даних. У цій вправі ви розкладете дані user_ratings_centered, отримані в попередній вправі, на 3 фактори: U, sigma та Vt.

U — це матриця з окремим рядком для кожного користувача
Vt має стовпчик для кожного фільму
sigma — це масив ваг, який потрібно перетворити на діагональну матрицю

user_ratings_centered, створені на попередньому уроці, вже завантажені для вас.

Ця вправа є частиною курсу

Створення систем рекомендацій у Python

Переглянути курс

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Import the required libraries 
from scipy.sparse.linalg import ____
import numpy as np

# Decompose the matrix
U, sigma, Vt = ____(user_ratings_centered)

Редагувати та запускати код