新生任务（2.1）

1. 什么是推荐系统？

推荐系统是在互联网快速发展(特别是移动互联网)之后的产物，随着用户规模的爆炸增长以及供应商提供的物品的种类越来越多(淘宝上有几千万商品)，用户身边充斥着大量信息，这时候推荐系统就发挥了用武之地。推荐系统本质上是在用户需求不明确的情况下， 从海量的信息中为用户寻找其感兴趣的信息的技术手段。推荐系统结合用户的信息(地域，年龄，性别等)，物品信息(价格，产地等)，以及用户过去对物品的行为(是否购买，是否点击，是否播放等)，利用机器学习技术构建用户兴趣模型，为用户提供精准的个性化推荐。

二、什么是训练集、验证集、测试集？

如果给定的样本数据充足，我们通常使用均匀随机抽样的方式将数据集划分成3个部分——训练集、验证集和测试集，这三个集合不能有交集，常见的比例是8:1:1。需要注意的是，通常都会给定训练集和测试集，而不会给验证集。这时候验证集该从哪里得到呢?一般的做法是，从训练集中均匀随机抽样一部分样本作为验证集。
训练集
训练集用来训练模型，即确定模型的权重和偏置这些参数，通常我们称这些参数为学习参数。
验证集
而验证集用于模型的选择，更具体地来说，验证集并不参与学习参数的确定，也就是验证集并没有参与梯度下降的过程。验证集只是为了选择超参数，比如网络层数、网络节点数、迭代次数、学习率这些都叫超参数。比如在k-NN算法中，k值就是一个超参数。所以可以使用验证集来求出误差率最小的k。
测试集
测试集只使用一次，即在训练完成后评价最终的模型时使用。它既不参与学习参数过程，也不参数超参数选择过程，而仅仅使用于模型的评价。
值得注意的是，千万不能在训练过程中使用测试集，而后再用相同的测试集去测试模型。这样做其实是一个cheat，使得模型测试时准确率很高。