Skip to content

Raymonr/INFDAT02-1

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

17 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

INFDAT02-1

Voor het vak data science moesten wij de verschillend algorithmes in de praktijk toepassen.

Folder structure

In folders kan je helpers.go file tegen komen deze ondersteund functies die hergebruikt worden of die er zijn ter ondersteuning.

In de map algortihms vind je de algorithmes: Cosine, Eaclidean & Pearson.

In de map assets zit de structuur om de resultaten netjes naar de commandline te printen.

Installation

  1. Ga naar golang - en download go door op de Download Go button te klikken.
  2. Kies vervolgens je gewenste besturing systeem en volg de installatie
  3. Eenmaal geinstalleerd kan je met de gewenste IDEA de uitgepakte zip folder openen.
  4. Als je de folder geopend hebt moet je jouw geinstalleerde GO SDK koppelen aan het project.
  5. Open dan een shell in de folder direcotory en run:
go get ./...

Run exercises

Run het onderstaande commands om de Exercise uit te voeren

  • Exercise 1: User-Item
go build userItem.go
  • Exercise 2: Item-Item
go build itemItem.go
  • Exercise 3: Apriori
go build apriori.go

Running the tests

Explain how to run the automated tests for this system

Awnser questions

Exercise 1:

  1. hoe zorg je er voor dat het bepalen van uiteindelijke advies (niet het inlezen) snel gaat Door het gebruik van:

    • Hasmap met string values voor directe benadering
    • Pointers (reference naar geheugen)
    • Hergebruik van data in een loop zie bijvoorbeeld het splitten van unieke & equal items in assets.Data in de findUsersWithMoreUniqueRatings method
    • Inlezen groupLens via Bufferd 1/0 voor het snelle lezen van data in bytes.
  2. Laden van de movieset data file u.data bevat de volgende gegevens:

    • User id
    • Item id
    • Rating
    • Timestamp is verwijderd.

And coding style tests

Explain what these tests test and why

Give an example

Built with

  • GoLang - The programming language

Author

License

This project is licensed under the MIT License - see the LICENSE.md file for details

Acknowledgments

  • Raymon
  • Hogeschool Rotterdam for providing the exercise.

About

Data Science first edition with cosine, eaclidean & pearson and movielens as dataset.

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages