Seyrekliği yönetme

Python ile Öneri Motorları Geliştirme

Rob O'Callaghan

Director of Data

Seyrek matrisler

Küçük ve seyrek olmayan matris

Seyrek matrisler

Küçük seyrek olmayan matris ve büyük seyrek matris

Seyrek matrisler

Küçük seyrek olmayan matris ve büyük seyrek matris

Seyrekliği ölçme

print(book_rating_df)

title     The Great Gatsby    The Catcher in the Rye    Fifty Shades of Grey
User                    
User_233               3.0                       NaN                     NaN
User_651               NaN                       5.0                     4.0
User_965               4.0                       3.0                     NaN
     ...               ...                       ...                     ...

Seyrekliği ölçme

number_of_empty = book_ratings_df.isnull().values.sum()

total_number = user_ratings_df.size

sparsity = number_of_empty/total_number

print(sparsity)

0.0114

Seyrekliğin önemi

Büyük seyrek matris

Seyrekliğin önemi

Boş hücresi vurgulanmış büyük seyrek matris

Seyrekliğin önemi

En yakın dolu komşuları vurgulanmış büyük seyrek matris

Seyrekliğin önemi

En yakın dolu komşuları vurgulanmış büyük seyrek matris

Sütun başına seyrekliği ölçme

user_ratings_df.notnull().sum()

The Pelican Brief                           1
Snow Crash                                  1
The Great Gatsby                           12
Fifty Shades of Grey                        9
Leviathan                                   1
                                           ..

Matris faktörizasyonu

Büyük seyrek matris

Matris faktörizasyonu

Büyük seyrek matris ve çarpanları

Matris faktörizasyonu

Büyük seyrek matris, çarpanları ve doldurulmuş büyük matris

Matris çarpımı

İki dikdörtgen matris

Matris çarpımı

İki dikdörtgen matris

Matris çarpımı

İki dikdörtgen matris

Matris çarpımı

İki dikdörtgen matris

Matris çarpımı

İki dikdörtgen matris ve bunların çarpımı olan daha büyük matris

Matris çarpımı

print(matrix_x)

[[4, 1], 
 [2, 2], 
 [3, 3]]

print(matrix_b)

[[1, 0, 4], 
 [0, 1, 6]]

Matris çarpımı

import numpy as np

dot_product = np.dot(matrix_x, matrix_b)
print(dot_product)

[[ 4  1 22]
 [ 2  2 20]
 [ 3  3 30]]

Hadi pratik yapalım!

Python ile Öneri Motorları Geliştirme