ohke https://blog.hatena.ne.jp/ohke/ け日記 https://ohke.hateblo.jp/ Python Recommender system 過去3回の投稿で、行列分解(SVDとNMF)によるレコメンドを実装してきました。 Pythonで特異値分解(SVD)を理解する - け日記 SVDでMovieLensのレコメンドを実装する - け日記 NMFでMovieLensのレコメンドを実装する - け日記 ですが、いずれも欠測値やユーザごと・アイテムごとのバイアスに対応していませんでした。 今回の投稿では、欠測値やバイアスの概念を導入した行列分解について理解し、確率的勾配降下法で実装してみます。 欠測値とバイアスを考慮した行列分解(SVD) 欠測値とバイアスを考慮した行列分解について、Simon Funkのブログで投稿されています。元々… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fohke.hateblo.jp%2Fentry%2F2018%2F01%2F01%2F230000" title="Python: レコメンドの行列分解を確率的勾配降下法で実装する - け日記" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> http://chart.apis.google.com/chart?cht=tx&chl=%20%5Chat%7Br_%7Bui%7D%20 Hatena Blog https://hatena.blog 2018-01-01 23:00:00 rich https://ohke.hateblo.jp/entry/2018/01/01/230000 1.0 100%