第7章 7.2节train_rmse计算代码错误

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在纸质版图书第85页，这里计算训练集的损失函数为
train_rmse = np.sqrt(train_rmse / len(user_train))
我认为在每一批次中已经计算过当前批次的平均值，并进行累加
train_rmse += np.mean(errs ** 2)
所以这里应该修改为除以批次的数量
train_rmse = np.sqrt(train_rmse / batch_num)

并且86页的运行结果图也应该修改，我的运行结果如下

此外，我对训练集的RMSE进行重新计算

y_train_pred = model.pred(user_train, item_train)
train_rmse = np.sqrt(np.mean((y_train - y_train_pred) ** 2))
print(f'训练集RMSE：{train_rmse:.4f}')

运行结果为：
训练集RMSE：0.9608

所以我认为此处应当是出现了错误。

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伯禹在线版图书中也发现了此问题：https://hml.boyuai.com/books/chapter7