《实用机器学习》（孙亮 黄倩.著）笔记——第七章 无矩阵分解的基准方法
bui表示基准算法对于评价rui的预测，bu和bi分别是用户u和商品i各自对应的偏差，μ是所有评价的平均值
在推荐问题中引入损失函数，通过最小化损失函数，得到参数的最佳估计值，这里采用平方和损失函数：
需要考虑模型的过拟合问题，我们加入正则化项：
λ1≥0是控制正则化项权重的参数
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