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for item in [x for x in dataset[u] if x not in dataset[user] or dataset[user][x]
== 0]:
total_scores.update({item: dataset[u][item] * similarity_score})
similarity_sums.update({item: similarity_score})
这个处理的意义何在呢?只保留最后一位用户的评分何必遍历所有数组~
data_normalized = preprocessing.normalize(data, norm='l1')
norm 的值第一个是 L 小写,不仔细看还以为是 1
D:\python\opencv_study>python opencv9.py --feature-map-file feature_map.pkl --model-file erf.pkl
d:\python\study\venv\lib\site-packages\sklearn\ensemble\weight_boosting.py:29: DeprecationWarning: numpy.core.umath_tests is an internal NumPy module and should not be imported. It will be removed in a future NumPy release.
from numpy.core.umath_tests import inner1d