图书推荐系统 哥伦比亚大学课程项目:E4571个性化-理论与应用团队成员:Deepak Maran,刘克威,Rakshita Nagalla,郭小慧 有关该方法的详细说明和结果的讨论,请参阅此 内容: BX-users.csv:包含有关用户信息的数据文件train.csv:用于验证和培训的数据test.csv:用于测试图像的数据:包含所有图的文件夹 数据清理和Splitting.py:清理BX-Book-ratings.csv文件并将其拆分为训练文件和测试文件超参数Tunning_1.ipynb:用于验证SGD的潜在因子和学习率超参数的交叉验证代码超参数Tunning_2.ipynb:用于验证SGD的正则化项超参数的交叉验证代码MAP_inference_Coordinate_Ascent_Algorithm.py:用于实现概率矩阵分解MAP推理坐标上升算法的代码。 kNN_v5.py: