Studoši

Zna netko ovaj rješit?

zna netko kako se ovo rjesava?

pepelko

tonkec

Veles

pepelko

Jel onda tu odgovor pod a) (tj ista kao početna matrica) ako je gore rečeno da je neispravno označen točan odgovor? Šta je uopće taj A’, znam dekompoziciju napravit, ali mi je nejasno šta dalje treba, pogotovo jer je očekivano da će se dobit ista matrica kao zadana.

Harweyy moze neko ove zadatke rijesiti te priloziti postupak

Harweyy Disklejmer jer nisam sigurna u postupke haha ali evo mog pokušaja:

Ako za A inačicu imamo k funkcija, a za B imamo N normalnih funkcija i M ovih drugih (pretpostavljam da je N+M=k):
a) Za A je 1-\big(1-\frac 1 m\big)^{k}, za B \bigg(1-\big(1-\frac 1 m\big)^{N}\bigg) \big(1-\frac 1 m\big)^{M}
b) Za oboje je isto, p(FP)=\Big(1-\big(1-\frac 1 m\big)^{kn}\Big)^{k} gdje je n broj podataka jer ova druga skupina hash funkcija radi istu stvar samo su obrnute nule i jedinice a to ništa ne mijenja?
c) Nula za oboje?

p(x,y)=1-e^{-F_xF_y^T}=0.708 \\ e^{-F_xF_y^T}=0.292 \\F_xF_y^T=1.231 \\ F_{xA}F_{yA} + F_{xB}F_{yB}=1.231 \\ 0.8 \cdot 0.92+0.66 \cdot F_{yB}=1.231 \\ F_{yB}=0.75

a) content-based i guess?
b) Finding Nemo
c) b(A,\text{Deadpool})=\mu+b_A+b_{\text{Deadpool}}=3.5+0.3+0.5=4.3

renren na materijalima je stavljeno da je ovo točan odgovor :

dakle ne originalna matrica nego malo promijenjena. tho ni ja ne znam kak se dođe do tog

Serial Number Q5U4EX7YY2E9N Mislim da je odgovor točan. Treba izračunat o_1 i o_2 za oba stupca u matrici S, odabrat onaj stupac za koji je o veći i samo njega preslikat natrag (s istom komponentom s kojom je dobiven). Bar mi se čini da je tako objašnjeno na predavanju.

Process

temari

kaj tu sami moramo smisliti tok query oglasa za a) podzadatak?

brbrbr jel imaš postupak kak se to sve radi? ja sam gledala to iz preze al mi uopće nije jasno što radim sa ovim vrijednostima iz zadatka tog :/

Serial Number Q5U4EX7YY2E9N Nemam pismeno al racunas prvo S=A*V. A ti je zadan, V je matrica u kojoj su poredani stupcani vektori (komponente) v1 i v2.
Dobijes matricu S koja u ovom slucaju ima 2 stupca. Za svaki stupac racunas varijaciju na nacin koji je tu prikazan (kvadriras elemente stupca, zbrojis ih, uzmes korijen tog zbroja):

Stupac koji ima manju varijaciju ces odbacit zajedno s pripadnom komponentom v. Sada ti matrice S i V imaju samo jedan stupac. Rekonstruiras natrag pomocu formule A’=SV^T.

brbrbr eEEEEE hvala ti puno uspjela sam to rješit 🙏🙏🙏🙏

U jednom od proslih ispita se pojavljuje pitanje da se definira vremenska, prostorna i ukupna slozenost toka podataka.
Moze neko linkat ili reci di se to objasnjava ili napisat rjesenje?

Ovo je iz zadataka za vježbu, računanje optimalnog broja funkcija sažimanja.
Zanima me zaokruživanje… zaokružuje li se uvijek na veći rezultat ili normalno matematički?

Atem Prilično sam sigurna da se zaokružuje normalno. U jednom zadatku (nez sad kojem) je bilo k=4.16 i rezultat je 4. Čak sam išla raspisivat šta bi se desilo da je k = 3 ili 5 i stvarno je p(FP) najmanji s 4.

ovaj mozda netko zna?

Serial Number Q5U4EX7YY2E9N imas dvije matrice, jedna ti je matrica koja kao redove ima korisnike, a stupci su joj značajke korisnika. obzirom da su značajke ivice i marice iste onda budes imal matricu [[x1,x2], [x1, x2]]. A za filmove imas matricu ciju su stupci filmovi, a redovi su joj značajke pojedinog filma pa budes onda imal matricu [[0,2, -0.63], [-0.75, 0.4]]. I imas sustav s dvije nepoznanice nakon množenja te dvije matrice, znači za Ivicu i hobita ti to bude 0.2×1 - 0.75×2 = 0.23, za Maricu i Pinokia ti to bude -0.63×1 + 0.4×2 = 0.77

Serial Number Q5U4EX7YY2E9N u ovom zadatku se radi o dekompoziciji matrice.
U ovom slučaju možemo zamisliti matricu s značajkama o knjigama kao jednu komponentu umnoška, a druga matrica sadrži nepoznanice o interesima ivice i marice koji su zapravo isti. A rezultantna matrica je interes korisnika za određene knjige.

|0.2 -0.75| * |x| = |0.23|
|-0.63 0.4| |y| | 0.77|

rezultat je zbroj x i y, a ovo gore bi treble biti matrice🙂
EDIT: zeznulo me formatiranje ovo bi trebao biti umnožak matrica 2×2 s 2×1 = 2×1

za li netko ovaj zadatak?

Just_some_name normaliziras ocjene, za svaku komponentu radis sumu umnozaka vrijednosti featurea sa pripadajucom ocjenom i na kraju podijelis sumu sa 3, i onda si dobio komponentu vektora za taj feature.

dakle ocjene 4 2 i 5 normaliziramo na 0.33, -2.67 i 1.33
za cpu racunas 0.33*2.92 -2.67*3.02 + 1.33*2.96 i sve podjelis sa 3 i dobis -1.05
na kraju ces imat vektor user = x*cpu + y*gb + z*ram\ i ovaj -1.05 je x

Just_some_name normaliziras ocjene tak da oduzmes prosjek i dobijes vektor ocjena [⅓, -5/3, 4/3]. i sad imas sustav Ax = b, A su ti značajke ovih kompova transponirano, znači prvi redak A matrice bi bio [2.92, 570, 6], x ti je vektor user značajki koje trebaš odredit, a b ti je vektor ocjena