Estoy tratando de utilizar la Descomposición de Valores Singulares (SVD, por sus siglas en inglés) para predecir valores faltantes en una matriz dispersa. El Capítulo 4 del curso de Datacamp “Building Recommendation Engines in Python” proporciona un ejemplo de cómo hacerlo con las calificaciones de películas, lo cual es genial. . . . Read more
Digamos que tengo el siguiente arreglo: import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3], [0, 1, 2], [1, 3, 4], [4, 5, 6]]) a = sp_sparse.csr_matrix(a) y quiero obtener una submatriz del arreglo disperso que consista en las primeras y últimas filas. >>> sub_matrix = a[[0, 3], :] >>> . . . Read more
Tengo un vector con valores (val) y un vector que indica la pertenencia a un grupo (group): vec <- 1:9 group <- rep(1:3, c(2,4,3)) Digamos que tenemos K grupos y un total de N valores, por lo tanto, ambos vectores tienen una longitud N. El objetivo es construir eficientemente una . . . Read more
Estoy trabajando con una matriz enorme de tipo csr utilizando SciPy. Esparcida, y quiero agregar un valor a un lugar vacío que nunca se utilizó ni asignó cuando se creó la matriz, sin convertirla en una matriz densa. Tengo los valores deseados de fila, columna y datos, pero no sé . . . Read more