【推薦系統】概率矩陣分解 probabilistic matrix factorization
前言： PMF沿用了MF矩陣分解的思路，目標都是求出精確的U和V。在傳統MF方法中，優化目標是保證R和UV乘積的差值最小，而在PMF中，R和UV的差值變成了一個高斯概率函數，通過最大後驗概率MAP公式，將優化目標變成了對一個包含R和UV差值的複雜概率函數，在對其求解時來反求U和V，即反求使目標函數最大的U和V。同時，在PMF中，U和V變成了參數可以被分別求解 三個基礎： 1.矩陣分解
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