prediction演算法使用
surprise 提供了許多built-in演算法. 所有演算法從algobase基類繼承, 當使用一些關鍵的函式時(比如predict, fit 和 test). 可以從prediction_algorithms包文件中獲得所有可以使用的演算法的詳細資訊
每乙個演算法都是surprise的乙個全域性的命名空間, 所以我們需要從surprise包中匯入演算法, 比如
一些演算法可能會使用 baseline estimates，也有一些可能會使用 similarity measure，現在我們回顧一下baselines and similarities是如何計算的
baselines estimates配置
這部分僅僅適用於最小化帶正則化的squared error
對於不同的演算法（比如svd），baselines estimates配置也是不同的，對每乙個演算法都是特定的，請參考他們各自的文件。
如果你不想對baselines estimates進行配置，它自己帶有預設的引數。
baselines可以通過隨機梯度下降法stochastic gradient descent (sgd)和交替最小二乘法alternating least squares (als)進行計算。
可以通過 bsl_options 引數進行 baselines的配置，method引數表示要使用的方法， 『als』 (預設) 或者是 『sgd』.
'reg_i'：items的正則化項，對應著λ2，預設值是10
'reg_u'：users的正則化項，對應著λ3，預設值是15
'n_epochs'：als執行的輪數，預設是10
'reg'：所要優化的損失函式的正則化項，對應著λ1和λ5，預設值是0.02
'learning_rate'：sgd的學習速率，對應著γ，預設是0.005
'n_epochs'：sgd執行的輪數，預設是20
#als初始化例子：
print
('using als'
)bsl_options =
algo = baselineonly(bsl_options=bsl_options)
using als#sgd初始化例子：
print
('using sgd'
)bsl_options =
algo = baselineonly(bsl_options=bsl_options)
不管是在用在實際的** r^ui或者其他地方，配置工作和之前的一樣。
bsl_options =
sim_options =
algo = knnbasic(bsl_options=bsl_options, sim_options=sim_options)
#knnbasic為基礎的協同過濾演算法
許多演算法使用相似度度量來估計評分，配置方法和baseline rating類似，在演算法建立時，使用sim_options進行配置，下面介紹關鍵的引數：
'name'：相似度度量方法的名稱， 這些方法定義在similarities中，預設是'msd'
'user_based'：控制是否計算users和items之間的相似度，這個引數對於**演算法的效能有著重要的影響，預設是true（計算users之間的相似度） false（計算items之間的相似度）
'min_support'：相同items的最小數量（當'user_based'為true時）或者相同users的最小數量（當'user_based'為false時），如果滿足最小數量，那 麼相似度不為0，如果|iuv|#使用例子
sim_options =
algo = knnbasic(sim_options=sim_options)
sim_options =
algo = knnbasic(sim_options=sim_options)
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