该项目是2020年夏季学期在海德堡的Ruprecht-Karls-University大学举行的“神经网络和序列到序列学习入门”课程的最后提交项目。项目实施不同的书籍推荐系统,并对它们进行比较。传统的推荐系统是用普通的Python编写的,而所有三个神经推荐器都是在PyTorch中实现的。所有神经推荐器均在goodbooks 10k数据集上进行了培训、验证和测试。纯Python的推荐书主要基于Ron Zacharski撰写的《数据挖掘程序员指南-努美拉蒂的古代艺术》。用于传统推荐系统的大部分代码直接从网站和Zacharski页面的章节中获取。为了成功运行程序,需要Python 3.7或更高版本、PyTorch 1.6或更高版本以及Pandas和Matplotlib等相关模块。
PyTorch中的神经网络书籍推荐系统
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资源内容:
线性回归数据集
PyTorch线性回归模型代码
PyTorch单层神经网络模型代码
通过学习本资源,您将能够:
理解线性回归和单层神经网络的基本原理
使用PyTorch构建和训练模型
分析模型性能
应用模型进行预测
适用人群:
机器学习初学者
PyTorch学习者
对线性回归和神经网络感兴趣的人士
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