1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Unsupervised Learning bằng Python
Connected

Exercise

Gợi ý nghệ sĩ âm nhạc phần I

Trong bài này và bài kế tiếp, bạn sẽ áp dụng NMF để gợi ý các nghệ sĩ âm nhạc phổ biến! Bạn được cung cấp một mảng thưa artists, trong đó các hàng là nghệ sĩ và các cột là người dùng. Mỗi phần tử cho biết số lần mỗi nghệ sĩ được mỗi người dùng nghe.

Trong bài này, hãy xây dựng một pipeline và biến đổi mảng thành các đặc trưng NMF đã chuẩn hóa. Bước đầu tiên trong pipeline, MaxAbsScaler, sẽ biến đổi dữ liệu để tất cả người dùng có mức ảnh hưởng như nhau lên mô hình, bất kể họ đã nghe bao nhiêu nghệ sĩ khác nhau. Ở bài tiếp theo, bạn sẽ dùng các đặc trưng NMF đã chuẩn hóa này để thực hiện gợi ý!

Instructions

100 XP
  • Import:
    • NMF từ sklearn.decomposition.
    • Normalizer và MaxAbsScaler từ sklearn.preprocessing.
    • make_pipeline từ sklearn.pipeline.
  • Tạo một thể hiện MaxAbsScaler đặt tên là scaler.
  • Tạo một thể hiện NMF với 20 thành phần đặt tên là nmf.
  • Tạo một thể hiện Normalizer đặt tên là normalizer.
  • Tạo một pipeline tên pipeline xâu chuỗi scaler, nmf, và normalizer.
  • Áp dụng phương thức .fit_transform() của pipeline lên artists. Gán kết quả cho norm_features.