रिकमेंडेशन इंजनों के उपयोग

PySpark के साथ Recommendation Engines बनाना

Jamen Long

Data Scientist at Nike

y-अक्ष पर users और X-अक्ष पर movies वाली खाली मैट्रिक्स

खाली यूज़र/मूवी मैट्रिक्स और दो फैक्टर मैट्रिक्स

खाली यूज़र/मूवी मैट्रिक्स और दो फैक्टर मैट्रिक्स

खाली यूज़र/मूवी मैट्रिक्स और दो फैक्टर मैट्रिक्स

फैक्टर मैट्रिक्स में अक्ष

लेटेंट फीचर अक्षों वाली फैक्टर मैट्रिक्स

मानों वाली मैट्रिक्स और फैक्टर मैट्रिक्स

मैट्रिक्स में हॉरर मूवी की उच्च रेटिंग्स

मैट्रिक्स में ड्रामा मूवी की कम रेटिंग्स

मैट्रिक्स में ड्रामा की उच्च रेटिंग्स

मैट्रिक्स में हॉरर की कम रेटिंग्स

फैक्टर मैट्रिक्स में क्रमशः स्कोर

फैक्टर मैट्रिक्स में क्रमशः स्कोर

मूल मैट्रिक्स और मानों वाली फैक्टर मैट्रिक्स

एक लेटेंट फीचर में सभी मूवी के उच्च स्कोर वाली फैक्टर मैट्रिक्स

चार असंबंधित मूवी जिनके एक लेटेंट फीचर में उच्च स्कोर हैं

इन मूवी की उच्च औसत स्कोर वाली मैट्रिक्स

असंबंधित मूवी और उनके संबंधित Shakespeare कार्य

अभ्यास करते हैं!

PySpark के साथ Recommendation Engines बनाना

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