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88;21product 2;customer 1;other parameter;27;51;48
product 2;;weighted-average price;28.1627906976744
浏览 0修改于2018-06-28得票数 0
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20 nb_mul.fit(train_idf,y_train) nb_mul.fit(train_idf,y_train)
user_knn = UserUser(10, min_sim = 0.4, aggregate='weighted-average
浏览 70修改于2019-05-02得票数 0
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original-rating] => 0.4 )
可以看到，除了产生负数外，位置1(索引0)的weighted-average位置5(指数241)为weighted-average of 2.39，位置4(索引240)为weighted-average 2.94。
浏览 1修改于2015-11-09得票数 0
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kernel_initializer=RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.001),
name='weighted-average
浏览 0提问于2019-05-27得票数 0
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