1、给定MovieLens数据集，对《Python机器学习原理、算法及案例实战》（微课视频版）【例7.5】和【例7.6】程序进行修改，使其能够为user_id为100的用户推荐他/她最有可能喜欢的10部电影的电影名称。

为了在MovieLens数据集中为用户ID为100的用户推荐其最喜爱的10部电影，我们需要首先加载数据，然后利用协同过滤算法来计算用户之间的相似度，并基于该相似度找出与目标用户最像的一组用户。接着，我们可以从这组用户的喜好中选取电影进行推荐。以下是针对《Python机器学习原理、算法及案例实战》这本书中的【例7.5】和【例7.6】进行修改的基本步骤：

1. **导入所需库**：

   import pandas as pd
   from surprise import Dataset, Reader, KNNWithMeans

2. **加载数据**：
假设数据存储在CSV文件中，需要创建一个Reader对象来指定数据格式：

   reader = Reader(rating_scale=(1, 5))  # 如果评分范围不是1-5分，请调整这里
   data = Dataset.load_from_df(pd.read_csv('ratings.csv'), reader)

3. **选择适当的算法**：
使用KNNWithMeans（基于均值的k近邻）或其他协同过滤方法：

   algo = KNNWithMeans(n_neighbors=10)  # 推荐n_neighbors个邻居

4. **评估并训练模型**：

   trainset = data.build_full_trainset()
   algo.fit(trainset)

5. **找到目标用户及其相似用户**：

   target_user = trainset.to_inner_uid(100)
   similar_users = algo.get_similar_items(target_user, k=10)  # 获取最相似的10个用户

6. **提取推荐电影**：

   recommendations = []
   for user in similar_users:
       recommended_movies = [data.all_ratings[i].item for i in algo.predict(target_user, user)]
       recommendations.extend(recommended_movies)
   recommendations = list(set(recommendations))  # 去除重复

7. **排序并取前10部电影**：

   top_10_recs = sorted(recommendations, key=lambda x: -data.trainset.ur[x])[:10]  # 按照用户评级降序排列
   movie_names = [data.movie_names[m] for m in top_10_recs]

8. **输出结果**：

   print("对于用户100，我们推荐以下10部电影：")
   for i, name in enumerate(movie_names):
       print(f"{i+1}. {name}")

请注意，这只是一个基本示例，实际操作中可能需要预处理数据（如填充缺失值），并且考虑其他因素如冷启动问题（新用户或新电影）。此外，这个例子假设了数据集中有用户ID 100以及相应的评分记录。