基於隱語義模型的個性化推薦算法綜述-筆記整理

1. 前期知識 均方根值（RMS）+ 均方根誤差（RMSE）+標準差（Standard Deviation） 1、均方根值（RMS）也稱作爲效值，它的計算方法是先平方、再平均、然後開方。 2、均方根誤差，它是觀測值與真值偏差的平方和觀測次數n比值的平方根，在實際測量中，觀測次數n總是有限的，真值只能用最可信賴（最佳）值來代替.方根誤差對一組測量中的特大或特小誤差反映非常敏感，所以，均方根誤差能夠很

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