Sparsity से निपटना

Python में रिकमेंडेशन इंजन बनाना

Rob O'Callaghan

Director of Data

Sparse matrices

छोटी non-sparse मैट्रिक्स

Sparse matrices

छोटी non-sparse और बड़ी sparse मैट्रिक्स

Sparse matrices

छोटी non-sparse और बड़ी sparse मैट्रिक्स

Sparsity मापना

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

Sparsity मापना

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

Sparsity क्यों मायने रखती है

बड़ी sparse मैट्रिक्स

Sparsity क्यों मायने रखती है

खाली सेल हाइलाइट वाली बड़ी sparse मैट्रिक्स

Sparsity क्यों मायने रखती है

नज़दीकी भरी कोशिकाएँ हाइलाइट वाली बड़ी sparse मैट्रिक्स

Sparsity क्यों मायने रखती है

नज़दीकी भरी कोशिकाएँ हाइलाइट वाली बड़ी sparse मैट्रिक्स

प्रत्येक कॉलम की sparsity मापना

user_ratings_df.notnull().sum()

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

Matrix factorization

बड़ी sparse मैट्रिक्स

Matrix factorization

बड़ी sparse मैट्रिक्स और उसके factors

Matrix factorization

बड़ी sparse मैट्रिक्स, उसके factors और भरी हुई बड़ी मैट्रिक्स

Matrix multiplication

दो आयताकार मैट्रिक्स

Matrix multiplication

दो आयताकार मैट्रिक्स

Matrix multiplication

दो आयताकार मैट्रिक्स

Matrix multiplication

दो आयताकार मैट्रिक्स

Matrix multiplication

दो आयताकार मैट्रिक्स और उनके गुणन का बड़ा परिणाम

Matrix multiplication

print(matrix_x)

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

print(matrix_b)

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

Matrix multiplication

import numpy as np

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

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

अभ्यास करते हैं!

Python में रिकमेंडेशन इंजन बनाना