穆穆青风至 2022-09-16 09:56 采纳率: 97.4%
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已结题

梯度下降的实现,如下,


for uid,iid,real_rating in dataset.itertuples(index = False):
        #遍历 用户 物品的评分数据 通过用户的id 到用户矩阵中获取用户向量
        v_puk = P[uid]
        # 通过物品的uid 到物品矩阵里获取物品向量
        v_qik = Q[iid]
        #计算损失
        error = real_rating-np.dot(v_puk,v_qik)
        # 0.02学习率 0.01正则化系数
        v_puk += 0.02*(error*v_qik-0.01*v_puk)
        v_qik += 0.02*(error*v_puk-0.01*v_qik)

这部分就是做梯度下降的,我就列了部分代码,应该看得懂吧,主要是更新v_qik的时候,用到的v_puk已经改变了,这是图省事凑合着用,还是就该这样,是否应该在更新v_puk以前保存更新前的值,更新v_qik的时候用旧的值?不明白

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2条回答 默认 最新

  • Love And Program 人工智能领域新星创作者 2022-09-16 16:38
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    得保存,用俩pre_代表上一个数

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