吴恩达机器学习笔记十三之推荐系统
本节目录
- 1 问题形式化
- 2 基于内容的推荐系统
- 3 协同过滤
- 4 向量化：低秩矩阵分解
- 5 推行工作上的细节：均值归一化
1 问题形式化
对机器学习来说，特征是很重要的，你所选择的特征，将对你学习算法的性能有很大的影响。有一些设置，你可以有一个算法，仅仅学习其使用的特征，推荐系统就是类型设置的一个例子。还有很多其它的，但是通过推荐系统，我们将领略一小部分特征学习的思想。
2 基于内容的推荐系统
在一个基于内容的推荐系统算法中，我们假设对于我们希望推荐的东西有一些数据，这些数据是有关这些东西的特征。在我们的例子中，我们可以假设每部电影都有两个特征，如
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