Stanford 机器学习笔记 Week9 Recommender Systems

最新推荐文章于 2019-03-01 17:47:00 发布
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#机器学习

本文详细介绍了Stanford机器学习课程中关于推荐系统的相关内容，包括问题定义、基于内容的推荐、协同过滤算法以及低秩矩阵分解。通过线性回归模型预测电影评分，并探讨了协同过滤的实现细节与优化方法。

Predicting Movie Ratings

Problem Formulation

推荐系统举例：
这里写图片描述
根据各个用户的打分记录，预测某用户对一没看过的电影的打分情况。

Content Based Recommendations

解决上一节问题的一个方法：

这里写图片描述
对于每个电影抽象出2个属性，romance 和 action，并手动赋值。再加上bias unit x0 = 1，就构成了表示每个电影属性的向量x(i)。那么这个问题就可以当成linear regression问题来解决。对于每个人求出向量

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