文件名称：pmf：MovieLens 100K上的概率矩阵分解
文件大小：328KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-24 19:12:01
scikit-learn sklearn matrix-factorization sparse movielens
MovieLens 100K上的概率矩阵分解 总览 在此项目中，我们使用MovieLens 100K数据集。 该数据集包含来自943位用户的1,682部电影的100,000个评分。 在此项目中，RMSE（均方根误差）用作度量。 我测试了2种不同的数据分割：密集和稀疏。 数据是随机拆分的，用于训练/验证的数据为80％，对于密集数据的测试为20％，对于稀疏数据，仅训练/验证的数据为20％，对于测试为20％。 在训练中，应用5倍交叉验证来选择最佳超参数并在测试集中评估模型。 运行代码 参量 任务：[“ task1”-调整正则化参数，“ task2”-调整因子数量，“ predict”-预测等级]
【文件预览】：
pmf-master
----.gitignore(40B)
----pmf.py(6KB)
----data.npz(489KB)
----LICENSE(1KB)
----split.py(643B)
----README.md(964B)
----main_dense.py(3KB)
----util.py(404B)
----main_sparse.py(3KB)