推薦系統-機器學習（machine learning）筆記（Andrew Ng）
推薦系統 問題組成 基於內容的推薦算法 協同過濾 協同過濾算法 矢量化：低階矩陣分解 實施細節：均值規範化 推薦系統 通過推薦系統我們可以領略一點關於特徵學習的思想。 問題組成 從一個例子入手，這是一個預測電影評分的例子，通過預測結果我們可以推薦給用戶可能喜歡的電影。 基於內容的推薦算法 nu n u 代表用戶的數量， nm n m 代表電影的數量。 假設對於每個電影，都有一個特徵集， x1 x
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