機器學習第九周（四）--推薦系統

預測電影評分 基於內容的推薦 構造特徵向量 參數向量 theta 的計算 梯度下降 協同過濾 特徵向量 矛盾 協同過濾的優化 協同過濾的優化 協同過濾過程 低秩矩陣分解 協同過濾的向量化實現 找相關電影 均值歸一化 均值歸一化的引入 均值歸一化 預測電影評分 推薦系統的引入主要有倆個原因： 1、推薦系統是機器學習中一個很重要的應用，一些大的商業公司會利用推薦系統來提高商業效益，這是很重要的。 2、

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