# -*- coding:utf-8 -*- def learn(train_data, N, M): """从训练数据中学习得到模型 参数: train_data - Pandas的DataFrame对象，有四列'user','movie','rating','timestamp'，是训练数据集 N - 整数，用户数目 M - 整数，电影数目 返回值： g - 数据集中的平均每用户每电影评分值参数 alpha - 浮点数组，用户评分偏差参数数组，举例alpha[9]表示用户9的评分偏差 beta - 浮点数组，电影评分偏差参数数组，举例beta[90]表示电影90的评分偏差 """ #导入Step2的模块 from stat_rating import avg_rating_of_users_movies import numpy as np #模型参数 g = 0#模型参数：所有用户所有电影的平均评分 alpha = np.zeros(N)#模型参数：每个用户的评分偏好 beta = np.zeros(M)#模型参数：每个电影的评分偏好 # 请在此添加实现代码 #********** Begin *********# #********** End *********# return g, alpha, beta

这段代码实现了从训练数据中学习得到模型的功能，模型包括三个参数：用户评分偏差参数数组alpha，电影评分偏差参数数组beta和数据集中的平均每用户每电影评分值参数g。下面是一个可能的实现：

def learn(train_data, N, M):
    """从训练数据中学习得到模型
    参数:
        train_data - Pandas的DataFrame对象，有四列'user','movie','rating','timestamp'，是训练数据集
        N - 整数，用户数目
        M - 整数，电影数目
    返回值：
        g - 数据集中的平均每用户每电影评分值参数
        alpha - 浮点数组，用户评分偏差参数数组，举例alpha[9]表示用户9的评分偏差
        beta - 浮点数组，电影评分偏差参数数组，举例beta[90]表示电影90的评分偏差
    """

    #导入Step2的模块
    from stat_rating import avg_rating_of_users_movies
    import numpy as np

    #计算数据集中每个用户对每个电影的平均评分，作为模型的初始平均评分值g
    g = avg_rating_of_users_movies(train_data, N, M)

    #模型参数
    alpha = np.zeros(N)#模型参数：每个用户的评分偏好
    beta = np.zeros(M)#模型参数：每个电影的评分偏好

    #学习模型参数alpha和beta
    for i in range(10):#迭代次数
        for index, row in train_data.iterrows():
            u = row['user']
            m = row['movie']
            r = row['rating']
            alpha[u] += (r - g) - beta[m]
            beta[m] += (r - g) - alpha[u]
        g = avg_rating_of_users_movies(train_data, N, M)

    return g, alpha, beta

该实现的具体步骤如下：

1. 导入Step2中的avg_rating_of_users_movies函数，计算数据集中每个用户对每个电影的平均评分，作为模型的初始平均评分值g。

2. 初始化用户评分偏差参数数组alpha和电影评分偏差参数数组beta，初始值均为0。

3. 迭代更新模型参数alpha和beta。

4. 在每次迭代后，重新计算数据集中的平均每用户每电影评分值参数g。

5. 最终返回三个模型参数：g, alpha, beta。