Machine Learning: Sistemas de recomendación en Python

Contenido Detallado

1. 1. Heurísticas de recomendación

   • Introducción
   • Conociendo el dataset
   • Primer intento de un sistema de recomendación
   • Considerando 2 Variables, popularidad y notas

2. 2. Sistemas de recomendación

   • Recomendación basada en similaridad de género
   • Visión general de abordajes de recomendación

3. 3. Distancia entre usuarios

   • Concepto de distancia euclidiana
   • Distancia para varias dimensiones
   • Generalizando el cálculo de distancias
   • Creando funciones para el cálculo de distancias

4. 4. Usuarios más próximos

   • Calculando la distacia de todos
   • Refinando el calculo de distancias

5. 5. Generando recomendaciones con KNN

   • Identificando el usuario más próximo
   • Recomendando las películas del más próximo
   • Sugerencia en función de varios usuarios
   • Generalizando la recomendación para varios usuarios

6. 6. Refinando el algoritmo de recomendación