指定 ALS 超參數
你現在要使用 ALS 建立第一個隱式評分的推薦引擎。為了達成這件事，你會先告訴 Spark 在尋找最佳模型時要嘗試哪些數值。
下面提供了四個空的清單。你將把特定數值填入其中，讓 Spark 可以用這些數值建立多個不同的 ALS 模型。下一個練習中，你會指示 Spark 使用這些清單來訓練這些模型。
本練習屬於課程
使用 PySpark 打造推薦引擎
練習說明
- 將下列清單填入以下數值：
ranks = [10, 20, 30, 40]maxIters = [10, 20, 30, 40]regParams = [.05, .1, .15]alphas = [20, 40, 60, 80]
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Complete the lists below
ranks = [____, ____, ____, ____]
maxIters = [____, ____, ____, ____]
regParams = [____, ____, ____]
alphas = [____, ____, ____, ____]