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5e46f8e3ac417301a38fb92f | 基于 KNN 的图书推荐引擎 | 10 | 462378 | book-recommendation-engine-using-knn |
--description--
在这个挑战中,你将使用 K-近邻算法创建一个书籍推荐算法。
你将使用 Book-Crossings 数据集。 该数据集包括 90,000 名用户对 270,000 册书籍的 110 万份评分(评分从 1至 10)。
你可以在 Replit 上查看整个项目的具体描述和初始代码。
进入该链接后,在你自己的账户或本地创建一个笔记本的副本。 一旦你完成项目并通过链接中的测试,请在下面提交你的项目链接。 如果你提交的是 Google Colaboratory 的链接,请确保打开链接共享时选择 “anyone with the link”。
我们仍在开发机器学习课程的交互式课程部分。 现在,你可以通过这个认证视频挑战。 你可能还需要寻找额外的学习资源,类似于你在现实世界项目上所做的工作。
--hints--
它应该通过所有的 Python 测试。
--solutions--
# Python challenges don't need solutions,
# because they would need to be tested against a full working project.
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