Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через dTub.ru Загрузить через ycliper.com Загрузить через ClipSaver.ruУ нас вы можете посмотреть бесплатно Building a Recommendation System in Python или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
===== Likes: 652 👍: Dislikes: 21 👎: 96.88% : Updated on 01-21-2023 11:57:17 EST ===== Ever wonder how the recommendation algorithms work behind large tech companies? (Facebook, Google, Apple, Netflix, Amazon etc) Look no further! I explain how the recommendation systems work and how to create your own using Matrix Factorization and Kmeans clustering. I create a recommendation system for movies. So, stay tuned! ;) Github for code: https://github.com/SpencerPao/Data_Sc... Data Citation: F. Maxwell Harper and Joseph A. Konstan. 2015. The MovieLens Datasets: History and Context. ACM Transactions on Interactive Intelligents Systems (TiiS) 5, 4: 19:1–19:19. Data Link: (MovieLens) https://grouplens.org/datasets/moviel... 0:00 - Why do we care about Recommendation Algorithm & System? 1:22 - Game Plan! 1:38 - Collaborative Filtering and Content-Based Filtering & Objective 3:39 - Google Collab Setup & Data 7:18 - Matrix Factorization Model Initialization & Training / Tuning Model 10:30 - Kmeans Clustering & Movie Recommendations