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Python数据分析（三）—— Pandas数据统计

Pandas数据统计1简单统计2groupby3pivottable本文主要介绍Pandas中的数据统计方法，部分使用的数据集为MovieLen1M版本（m1-1m.zip）数据集。
机器学习Zero·2022-08-09 11:12

R&S | 手把手搞推荐[1]：数据探索

本系列，我要用Movielen提供的数据集作为基础，自己建立一个推荐系统
机智的叉烧·2021-06-07 01:03

推荐经典算法实现之NCF(pytorch+MovieLen)

#coding:utf-8'''@author:Jason.F@data:2019.07.11@function:ImplementingNCFwithTorchDataset:MovielenDataset(ml-1m)Evaluating:hitradio,ndcghttps://arxiv.org/pdf/1708.05031.pdfhttps://github.com/hexiangnan
fjssharpsword·2020-08-02 23:28

pandas实例——MovieLens电影数据实战分析

一、数据集介绍我采用的数据是来自MovieLen的电影数据集(https://grouplens.org/datasets/moviel
程序熊的养蚯路·2020-07-16 06:12

Spark中组件Mllib的学习10之修改MovieLens来对movieLen中的100k数据进行预测

更多代码请见：https://github.com/xubo245/SparkLearning1解释数据下载：http://files.grouplens.org/datasets/movielens/2.代码：/**LicensedtotheApacheSoftwareFoundation(ASF)underoneormore*contributorlicenseagreements.Seeth
KeepLearningBigData·2020-07-01 18:45

利用 Pandas 来分析 MovieLens 数据集

为了展现Pandas的实用性，本文将利用Pandas来解决MovieLen数据集的一些问题。
Datartisan数据工匠·2020-02-08 01:44

implicit 库

implicit库ml数据分析保存只使用了movielen数据集的两个文件，特征分别如下图保存数据提取函数和数据保存函数读取使用的是get_movielens()函数get_movielens()函数返回的值如下电影
hwang_zhic·2019-08-25 22:05

推荐经典算法实现之BPMF(python+MovieLen)

因前一篇https://blog.csdn.net/fjssharpsword/article/details/97000479采样问题未解决，发现如下github上有BPMF代码，采用wishart先验，性能和pymc3一致。参考：https://github.com/LoryPack/BPMF#coding:utf-8'''@author:Jason.F@data:2019.08.01@fun
fjssharpsword·2019-08-01 16:59

MapReduce+MapReduce执行过程（四）

1.1MapReduce架构1.2Mapreduce运行流程1.3MapReduce中的Map和Reduce2.使用HadoopStreaming-python写出WordCount3.使用mapreduce计算movielen
dzysunshine·2019-07-31 23:32

推荐算法实现之BMF(pymc3+MovieLen)

BMF是笔者根据PMF(http://papers.nips.cc/paper/3208-probabilistic-matrix-factorization.pdf)和BPMF(https://www.cs.toronto.edu/~rsalakhu/papers/bpmf.pdf)论文思路，自主构建的模型，主要思路是建立MF的概率模型，然后用贝叶斯推断方法（变分）来求解。参考代码如下：#-*-
fjssharpsword·2019-07-23 16:46

推荐经典算法实现之BPMF(pymc3+MovieLen)

BPMF是用贝叶斯推断方法求解MF的概率模型，参考：https://gist.github.com/macks22/00a17b1d374dfc267a9a1、利用其本身数据集的代码如下：#-*-Encoding:UTF-8-*-'''@author:Jason.F@data:2019.07.22@function:ImplementingBPMFDataset:MovielenDataset(m
fjssharpsword·2019-07-23 15:28

推荐经典算法实现之PMF(python+MovieLen)

#-*-Encoding:UTF-8-*-'''@author:Jason.F@data:2019.07.18@function:ImplementingPMFDataset:MovielenDataset(ml-1m)Evaluating:hitradio,ndcghttps://papers.nips.cc/paper/3208-probabilistic-matrix-factorizati
fjssharpsword·2019-07-22 08:36

推荐经典算法实现之SVDBias(python+MovieLen)

#coding:utf-8'''@author:Jason.F@data:2019.07.15@function:Implementation:SVDBiasDatatset:Movielen-1mEvaluation
fjssharpsword·2019-07-11 16:34

数据分析：MovieLen 1M 数据集

#-*-coding:utf-8-*-importpandasaspd#数据来源www.grouplens.org/node/73unames=['user_id','gender','age','occupation','zip']users=pd.read_table('ml-1m/users.dat',sep='::',header=None,names=unames)#sep分隔符rnam
MVincent·2018-03-05 21:02

实现movielen电影推荐

本人原创转载请注明出处下面介绍MLib进行个性化的电影推荐应用。•通过Berkely的这个典型案例，用户可以更加深入地理解MLlib以及学会如何构建自己的MLlib应用。•本例中使用MovieLenss收集的72000名用户在1万部影片上的1千万个评分数据集。•这里假定这个数据集已经预加载进集群的HDFS文件夹/movielens/large下。•为了快速测试代码，可以先使用文件夹/moviele
aijava1·2018-01-06 11:43

推荐算法学习2-MXNET 实现movielen 融合个性化推荐

上篇文章记录了使用矩阵分解的方法来做个性化推荐。本篇文章参考了http://book.paddlepaddle.org/08.recommender_system/上面的融合推荐算法，由于本人目前的精力放在学习MXNET上，所以将其用mxnet进行改写了。由于时间关系，暂时省略了原算法中对title的向量提取，预计下一篇会补充对title的CNN向量提取。1.数据准备MovieLens百万数据集（
米斯特river川·2017-04-14 16:00

Spark中组件Mllib的学习10之修改MovieLens来对movieLen中的100k数据进行预测

更多代码请见：https://github.com/xubo245/SparkLearning1解释数据下载：http://files.grouplens.org/datasets/movielens/2.代码：/**LicensedtotheApacheSoftwareFoundation(ASF)underoneormore*contributorlicenseagreements.Seeth
KeepLearningBigData·2016-05-17 21:19

Spark中组件Mllib的学习10之修改MovieLens来对movieLen中的100k数据进行预测

更多代码请见：https://github.com/xubo245/SparkLearning1解释数据下载：http://files.grouplens.org/datasets/movielens/2.代码：/* *LicensedtotheApacheSoftwareFoundation(ASF)underoneormore *contributorlicenseagreements.See
bob601450868·2016-05-17 21:00

mahout in action 协同过滤

throws Exception { DataModel model = new FileDataModel(new File("C:/total.csv")); // 选择数据文件MovieLen
长安长宁·2012-07-07 02:00
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