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Par BLLIP Parser

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Les avis G2 sont authentiques et vérifiés.
Utilisateur vérifié à Transport/Camionnage/Ferroviaire
UT
Entreprise (> 1000 employés)
"Grande capacité de personnalisation"
Qu'aimez-vous le plus à propos de python-recsys?

Si vous êtes à l'aise avec Python, l'utiliser pour les moteurs de recommandation sera facile. Il prend en charge une variété de types d'algorithmes, y compris les recommandations de classification, basées sur la popularité et le rappel. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de python-recsys?

Fastidieux d'installer des systèmes mis à jour. Certaines bibliothèques ne fonctionnent pas sur certains systèmes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Utilisateur vérifié à Comptabilité
UC
Marché intermédiaire (51-1000 employés)
"A tout pour vos besoins en programmation"
Qu'aimez-vous le plus à propos de python-recsys?

Comprend une grande bibliothèque afin que vous puissiez mettre en œuvre ce dont vous avez besoin dans votre algorithme, fait bon usage de ce dont vous avez besoin pour accomplir votre tâche. Les techniques sont très développées. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de python-recsys?

Ce logiciel n'est pas disponible pour l'une des versions plus récentes de Python. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Anastasia A.
AA
Analista de sistema
Petite entreprise (50 employés ou moins)
"Bibliothèque python-recsys pour les systèmes de recommandation"
Qu'aimez-vous le plus à propos de python-recsys?

La bibliothèque python-recsys (https://github.com/ocelma/python-recsys) nous offre l'opportunité d'évaluer des bibliothèques dans le domaine de l'apprentissage automatique pour python, pour tester les bases technologiques pour construire des systèmes de recommandation. La solution utilise les bibliothèques python : python-scipy, python-numpy, csc-pysparse, networkx, divisi2. La solution offre des recommandations et des prédictions aux utilisateurs d'un système, à travers la transformation des données d'entrée, basée sur les réactions et transactions des utilisateurs et leur relation avec les composants des produits avec lesquels ils interagissent. Elle utilise la fonctionnalité SVD (décomposition en valeurs singulières) pour appliquer un processus de factorisation de la matrice d'entrée des évaluations des utilisateurs. Cette solution peut être utilisée pour la construction de systèmes qui ont besoin de prédire des recommandations de produits, à ses utilisateurs, lorsqu'il y a un grand nombre de produits et d'utilisateurs, en profitant efficacement des transactions et interactions des utilisateurs et des produits. C'est un bon outil pour apprendre sur les systèmes d'apprentissage automatique, en utilisant des algorithmes statistiques et des techniques de développement innovantes, très bien construit, avec certains des meilleurs langages de programmation qui existent : python. Très bonne bibliothèque. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de python-recsys?

les bibliothèques ne sont pas disponibles pour python 3.* Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Utilisateur vérifié à Administration gouvernementale
UA
Entreprise (> 1000 employés)
"Idéal pour la visualisation de données"
Qu'aimez-vous le plus à propos de python-recsys?

Comme d'autres langages orientés objet, Python offre une expérience utilisateur intuitive. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de python-recsys?

Les listes peuvent être déroutantes à créer pour ceux qui sont habitués à SAS. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

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