1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Створення систем рекомендацій у Python
Connected

Вправа

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.

Інструкції 1/2

undefined XP
  • 1
    • Імпортуйте svds із scipy.sparse.linalg.
    • Розкладіть user_ratings_pivot_centered на матриці-фактори: U, sigma та Vt.
  • 2
    • Перетворіть масив sigma на діагональну матрицю.