稀疏线性系统的迭代方法:第2版= Iterative Methods for Sparse Linear Systems:Second Edition :英文
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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]
2021-04-02 13:43:10
328KB
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