Какой алгоритм матричной факторизации учитывает как явные оценки, так и неявные взаимодействия?
🧠 Тематика вопроса:
Курс направлен на изучение ключевых принципов и методов в данной области, формирование практических навыков и развитие аналитического мышления. Рассматриваются современные подходы, инструменты и технологии, применяемые в профессиональной деятельности. Особое внимание уделяется решению реальных задач, работе с кейсами и развитию компетенций, востребованных на рынке. Программа включает теоретические модули, практические задания и проекты для закрепления материала. Подходит для студентов и специалистов, желающих углубить знания и расширить профессиональные возможности.
Варианты ответа:
- PureSVD
- SVD++
- timeSVD
- ALS
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Какой алгоритм матричной факторизации учитывает временную динамику предпочтений пользователей и популярности объектов?
- Какой метод оптимизации используется для минимизации ошибки между предсказанными и фактическими оценками в матричной факторизации и обновляет параметры на каждой итерации на основе случайно выбранного образца данных?
- Какой метод оптимизации для матричной факторизации итеративно обновляет латентные факторы пользователей и объектов, фиксируя одну группу факторов и оптимизируя другую?
- Какой метод обобщает линейные модели и модели матричной факторизации и позволяет учитывать взаимодействия между признаками высокой размерности?
- Для чего может использоваться поиск минимального разреза в рекомендательных системах?