Radzenie sobie z rzadkością

Budowanie systemów rekomendacji w Pythonie

Rob O'Callaghan

Director of Data

Macierze rzadkie

Mała gęsta macierz

Macierze rzadkie

Mała gęsta macierz i duża rzadka macierz

Macierze rzadkie

Mała gęsta macierz i duża rzadka macierz

Pomiar rzadkości

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
     ...               ...                       ...                     ...

Pomiar rzadkości

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

Dlaczego rzadkość ma znaczenie

Duża rzadka macierz

Dlaczego rzadkość ma znaczenie

Duża rzadka macierz z wyróżnioną pustą komórką

Dlaczego rzadkość ma znaczenie

Duża rzadka macierz z wyróżnionymi najbliższymi wypełnionymi sąsiadami

Dlaczego rzadkość ma znaczenie

Duża rzadka macierz z wyróżnionymi najbliższymi wypełnionymi sąsiadami

Pomiar rzadkości według kolumn

user_ratings_df.notnull().sum()

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

Faktoryzacja macierzy

Duża rzadka macierz

Faktoryzacja macierzy

Duża rzadka macierz obok swoich czynników

Faktoryzacja macierzy

Duża rzadka macierz obok czynników i dużej wypełnionej macierzy

Mnożenie macierzy

Dwie prostokątne macierze

Mnożenie macierzy

Dwie prostokątne macierze

Mnożenie macierzy

Dwie prostokątne macierze

Mnożenie macierzy

Dwie prostokątne macierze

Mnożenie macierzy

Dwie prostokątne macierze obok większej macierzy będącej ich iloczynem

Mnożenie macierzy

print(matrix_x)

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

print(matrix_b)

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

Mnożenie macierzy

import numpy as np

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

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

Czas na ćwiczenia!

Budowanie systemów rekomendacji w Pythonie