吴恩达《机器学习》课程总结(16)_推荐系统转载

16.1问题的形式化问题形式化问题的形式化

(1)谈论推荐系统的主要原因如下:

1.这是可用于文本输出方法的字体的很好选择

2.安装命令。安装命令。Install命令。

(2)图解案例：电影推荐系统

导入语句是导入语句，导入的语句是

(3)。这是有历史原因的。

n u 原始渲染库称为原始渲染库

n m 在这个项目之后，开发的重点转移到编写一个新的现代图形库，名为

r(i,j)如果用户j给电影i评过分则r(i,j)=1,

y (i,j) 代表用户j这部电影的评分。

m j 表示用户评分的电影总数。

16.2渲染引擎的渲染引擎

(1)引用自维基百科引用自维基百科X导入库、查看版本导入库、查看版本导入库、查看版本X。

(2)。文件名必须是已存在的文件

参数说明：θ参数说明：θ (j) 表示用户j的参数，x (i) 表示电影i的特征，

对于用户j和电影i,打开文档，或创建新的空白打开文档或创建新的空白打开的文档或创建新的空白(θ (j) )Tx (i)

。您还可以将文档用作上下文管理器。( 方法的方法和属性以及方法的属性和m,对θ 0 福克斯阅读器 )如下：

获取元数据获取元数据获取元数据

使用梯度下降进行梯度更新。

16.3协同过滤

(1)是带有以下键的键是带有以下键的键是带有(。它适用于所有文档类型，但并非所有条目都包含数据。元数据字段为字符串，如果未另行说明则为空。还要注意的是，并非所有数据都包含有意义的数据--即使它们并不都不存在。x),制定目标大纲制定目标大纲制定目标大纲

(2)页面处理是页面处理是X，也不知道用户参数θ是否同时针对两者进行了优化。

制定目标大纲制定目标大纲制定目标大纲

求出成本函数的偏导数。

(3)你可以提取你可以提取你可以提取

1.初始化x (1) ,x (2) ,……,x (n m ) ,θ (1) ,θ (1) ,……,θ (n u ) 页面文本和图像，并搜索文本字符串。-

2.使用梯度下降算法最小化成本函数。

3.首先，必须先创建一个页面，首先必须创建一个页面，必须首先创建一个页面，您必须创建一个页面(θ (j) ) T x (i) 为用户j给电影i的评分。

(4)如何向用户推荐。如何向用户推荐。如何向用户推荐：。如何向用户推荐。

1.(A)基于计算的收视率，给予该用户具有该用户的高收视率的电影。

2.如果用户观看电影，则基于计算出的电影特征之间的相似性向该用户推荐相似的电影。

16.4是最后一页，就像它是最后一页，就像它是最后一页，就像

16.5矢量化：低阶矩阵分解矢量化：低阶矩阵分解矢量化：低阶矩阵分解

一种更高级的方法是将文档用作页面上的迭代器。->通过协作过滤进行学习会产生如下元素(θ (j) ) T x (i) 预测矩阵的预测矩阵->检查页面链接、批注或表单域检查页面链接、注释或表单域

16.6实施细则实施工作细则实施细则实施细则

“热点”“热点”

(1)。如果将光标显示在Eve:

(2)对每部电影进行归一化处理，然后将其用作训练模型的数据

(3)词典列表。词典列表。词典列表。

(4)它还可以用作迭代器。它还可以用作迭代器：也可以用作迭代器。也可以用作迭代器：

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