名词解释：(1) SVM（Support Vector Machine）是从瓦普尼克（Vapnik）的统计学习理论发展而来的，主要针对小样本数据进行学习、分类和预测（有时也叫回归）的一种方法，能解决神经网络不能解决的过学习问题。作者以为，类似的根据样本进行学习的方法还有基于案例的推理（Case-Based Reasoning），决策树归纳算法C4.5等，以后将详细阐述这两种方法。(

本文是GraphChi平台的协同过滤工具箱的快速指南。到目前为止，已经支持ALS（最小二乘法）、SGD（随机梯度下降）、bias-SGD（带偏置的随机梯度下降）、SVD++、NMF（非负矩阵分解）、SVD（restarted Lanczos、one sided Lanczos，svd可以参考leftnoeasy的博客），并将实现更多的算法。以下是这些方法所对应的论文：A

1. LibFM项目主页：http://www.libfm.org/2. Svdfeature项目主页：http://apex.sjtu.edu.cn/apex_wiki/svdfeature3. Libsvm和Liblinearlibsvm项目主页：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/liblinear项目

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信息熵是什么意思？就是“每个符号的平均信息量”的意思。首先说说什么叫信息量。其实这个概念一点也不神秘，就是说我要表达一个信息，需要多少个符号的意思。比如我要赞扬YC的文章写得好，我可以像下面这样说：           （1）  YC 好！           （2）YC的文章好！           （3）YC文章实在是太好了！就我要表达的信息来说