Jipon

最近在GitHub上发现了一个很好的开源推荐系统，Star700多，包含了常用的矩阵分解算法，包括SVD，SVD++，NMF等等，GitHub地址：https://github.com/NicolasHug/Surprise，由于安装和使用过程中有许多坑，特此记录下来： Surprise安装官方文档中显示安装环境为Python2.7或者3.5，我的环境为3.5，其他没试过。

如果上一节没看的，请先看上一节Surprise项目的使用。本文利用开源GitHub项目Surprise。 上一节说到具体的安装和一些方法的属性，本节将以SVD为例具体的代码demo的实现。 先说下如何利用Surprise加载本地数据集进行k次交叉实验，如果看下API，其实非常简单，体现了Surprise的强大，下面为代码： # -*- coding: utf-8 -*-"

在做机器学习，推荐系统等等实验的过程中，我们难免会自己来手动划分数据集，一般都是用一些python开源库来划分，今天我们使用Java自己写代码来随机划分数据集。下面为代码：import java.io.BufferedReader;import java.io.BufferedWriter;import java.io.FileInputStream;import java.io.Fil