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DAY 1(推薦系統之矩陣分解)
時間 2020-12-30
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給出如上一個打分矩陣R(5,4),「——」表示未打分, n行m列,n表示user個數,m表示item個數 問題是:如何得到未打分的商品進行有效的預測? ——矩陣分解的思想可以解決這個問題,其實這種思想可以看作是有監督的機器學習問題(迴歸問題) 矩陣R可以近似表示爲P與Q的乘積:R(n,m)≈ P(n,K)*Q(K,m) 將原始的評分矩陣分解成兩個矩陣和的乘積: n,k表示n個user和k個特
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