em算法 PMM python

EM算法（Expectation-Maximization Algorithm），也称为贝叶斯期望最大化算法，是一种迭代的统计学方法，用于估计隐含变量的分布，尤其是在高维数据、缺失值或复杂模型的情况下。PMM（Probabilistic Matrix Factorization）则是EM算法的一个应用，常用于矩阵分解和推荐系统中。

在Python中，你可以使用一些库如`sklearn`的`MatrixFactorization`模块，或者专门针对推荐系统的库`Surprise`中的`SVDpp`（改良版的Singular Value Decomposition）等，它们实现了PMF或类似算法。`Surprise`库中的`SVD`方法就是一个基于协同过滤的PMF实现。

以下是使用`Surprise`库的一个简单示例：

from surprise import SVD
from surprise import Dataset
from surprise import Reader

# 初始化数据集和读取器
reader = Reader(rating_scale=(1, 5)) # 设置评分范围
data = Dataset.load_from_df(dataframe[['user_id', 'item_id', 'rating']], reader)

# 创建SVD模型并训练
algo = SVD()
algo.fit(data.build_full_trainset())

# 使用模型预测
predictions = algo.test(data.test)