对不起,我是推荐系统的新手,但是我用apache mahout库写了几行代码。嗯,我的数据集非常小,500x100,已知8102个单元。
所以,我的数据集实际上是来自"Yelp商业评级预测“竞赛的Yelp数据集的子集。我只选择评论最多的100家餐厅,然后选择最活跃的500名顾客。
我创建了SVDRecommender,然后评估了RMSE。所以结果大约是0.4...为什么它这么小?也许我只是不理解一些东西,我的数据集不是那么稀疏,但后来我尝试了更大更稀疏的数据集,RMSE变得更小(约0.18)!有人能给我解释一下这种行为吗?
DataModel model = new FileDataM
有人调用成功英语作文测评接口么?我这里尝试百次,很稳定的报错:{"Response":{"Error":{"Code":"AuthFailure.SignatureFailure","Message":"The provided credentials could not be validated. Please check your signature is correct."},"RequestId"
当我的损失低于某个值时,我使用回调来停止训练。一旦训练结束,我在训练输入上调用predict()方法,然而,当我手动计算损失函数时,我得到了一个非常糟糕的结果。使用predict()是错误的吗?还是我做错了什么?
import numpy as np
import random
import tensorflow as tf
from sklearn.metrics import mean_squared_error as my_mse
class stopAtLossValue(tf.keras.callbacks.Callback):
def on_epoch_end(s