文件名称：Sarki_Oneri_ML:使用“百万首歌曲”数据集构建的歌曲推荐系统
文件大小：139KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-22 02:19:07
Python
简单的歌曲建议系统 在我们的示例中使用的“百万首歌曲”数据集，其中使用“百万首歌曲”数据集创建了简单的歌曲推荐系统； 来自各种网站的歌曲的混合，用户在听完歌曲后给出的乐谱，包含数据集和数据集。 例如其内容： 合并两个数据集 在我们合并的数据集的内容中打印数据（行）和属性（列）的数量 显示数据集的内容 分离数据集作为训练和测试数据 创建不基于定制的基于受欢迎度的推荐类的示例 尝试使用基于相似度的建议类别示例来预测用户喜欢的歌曲列表 通过歌曲标题建议类似歌曲的示例 根据用户输入的歌曲给出建议的部分 资源利用 该示例的屏幕截图： 数据集内容中的数据（行）和属性（列）数： 数据集包含： 基于受欢迎程度的建议，无需定制： 基于相似度的建议： 根据歌曲名称建议相似的歌曲： 根据用户输入的歌曲的建议：
【文件预览】：
Sarki_Oneri_ML-master
----EkranAlintilari()
--------Sarkiya_oneri.PNG(19KB)
--------Pop.PNG(18KB)
--------kullniciya_oneri.PNG(34KB)
--------Ds_i噀rik.PNG(27KB)
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--------oneri.PNG(24KB)
--------Ds_bilgi.PNG(4KB)
----README.md(2KB)
----.gitignore(1KB)
----Sarki_Tavsiye.py(14KB)