如上图中的predicted ratings矩阵可以分解成X与ΘT的乘积，这个叫做低秩矩阵分解。

我们先学习出product的特征参数向量，在实际应用中这些学习出来的参数向量可能比较难以理解，也很难可视化出来，但是它们是做为区分不同电影的特征

怎么来区分电影i与电影j是否相似呢？就是判断X(i)与X(j)之间的距离是否小来判断。这样在一个用户看了或者买了一部电影后，我们可以给他推荐相似的电影。

总结:

1>用向量化的计算来对所有的用户所有的电影进行评分计算

2>通过学习特征参数，如何找到相关的电影和产品

推荐系统(recommender systems):预测电影评分--构造推荐系统的一种方法：低秩矩阵分解(low rank matrix factorization)的更多相关文章

  1. 推荐系统(recommender systems):预测电影评分--问题描述

    推荐系统很重要的原因:1>它是机器学习的一个重要应用2>对于机器学习来说,特征是非常重要的,对于一些问题,存在一些算法能自动帮我选择一些优良的features,推荐系统就可以帮助我们做这样 ...

  2. [C11] 推荐系统(Recommender Systems)

    推荐系统(Recommender Systems) 问题阐述(Problem Formulation) 将 推荐系统 纳入这门课程来讲有以下两个原因: 第一.仅仅因为它是机器学习中的一个重要的应用.在 ...

  3. 斯坦福第十六课：推荐系统(Recommender Systems)

    16.1  问题形式化 16.2  基于内容的推荐系统 16.3  协同过滤 16.4  协同过滤算法 16.5  矢量化:低秩矩阵分解 16.6  推行工作上的细节:均值归一化 16.1  问题形式 ...

  4. Ng第十六课：推荐系统(Recommender Systems)

    16.1  问题形式化 16.2  基于内容的推荐系统 16.3  协同过滤 16.4  协同过滤算法 16.5  矢量化:低秩矩阵分解 16.6  推行工作上的细节:均值归一化 16.1  问题形式 ...

  5. 推荐系统(recommender systems):均值归一化(mean normalization)

    均值归一化可以让算法运行得更好. 现在考虑这样一个情况:一个用户对所有的电影都没有评分,即上图所示 的Eve用户.现在我们要学习特征向量(假设n=2) 以及用户5的向量θ(5),因为用户Eve没有对任 ...

  6. java的String构造对象的几种方法以及内存运行过程

    String类创建对象的方法可以分为以下三种 1.String a = "123"; 2.String b = new String("123"); 3.Str ...

  7. 【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 16—Recommender Systems 推荐系统

    Lecture 16 Recommender Systems 推荐系统 16.1 问题形式化 Problem Formulation 在机器学习领域,对于一些问题存在一些算法, 能试图自动地替你学习到 ...

  8. 【RS】Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems - 推荐系统的矩阵分解技术

    [论文标题]Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems(2009,Published by the IEEE Computer So ...

  9. 推荐系统（Recommender Systems）

    本博客是针对Andrew Ng在Coursera上的machine learning课程的学习笔记. 目录 基于内容的推荐(Content-based recommendation) 问题表述 问题范 ...

随机推荐

  1. An Open-Source Package for Knowledge Embedding- 知识嵌入为人机交互做支撑

    1.知识图谱建立好后,下一步怎么办? 现今,各个行业都在储备自己的数据,领域知识数据的获取已不再是问题.我们能够通过自然语言处理.爬虫技术.装饰器等技术将数据整理成结构化数据,之后再将其放入到已经定义 ...

  2. python面试导航

    python面试题库 python基础 等待更新中 函数 等待更新中 面向对象 等待更新中 高级编程 等待更新中 数据库 等待更新中 前端&django 等待更新中 crm 等待更新中 drf ...

  3. C基础 带你手写 redis adlist 双向链表

    引言 - 导航栏目 有些朋友可能对 redis 充满着数不尽的求知欲, 也许是 redis 属于工作, 交流(面试)的大头戏, 不得不 ... 而自己当下对于 redis 只是停留在会用层面, 细节层 ...

  4. CSP2019: Lost and Found

    再不更就成鸽子了= = Day -INF to Day 0 不记得发生了什么 Day 1 今年HN用网上提交的方式收题?再也不怕因为交代码太晚增加省队名额了 开考看了一眼T1好像是模拟题,特地注意了\ ...

  5. NOIP2018 填数游戏 搜索、DP

    LOJ 感觉这个题十分好玩于是诈尸更博.一年之前的做题心得只有这道题还记得清楚-- 设输入为\(n,m\)时的答案为\(f(n,m)\),首先\(f(n,m)=f(m,n)\)所以接下来默认\(n \ ...

  6. 『Broken Robot 后效性dp 高斯消元』

    Broken Robot Description 你作为礼物收到一个非常聪明的机器人走在矩形板上.不幸的是,你明白它已经破碎并且行为相当奇怪(随机).该板由N行和M列单元组成.机器人最初位于第i行和第 ...

  7. Elasticsearch常见用法-入门

    前台启动 默认是只有本地可以访问 ./bin/elasticsearch 远程访问 修改elasticsearch.yml,把network.host(注意配置文件格式不是以 # 开头的要空一格, : ...

  8. 来自后端的逆袭 blazor简介 全栈的福音

    背景 什么是SPA 什么是MPA MPA (Multi-page Application) 多页面应用指的就是最传统的 HTML 网页设计,早期的网站都是这样的设计,所之称为「网页设计」.使用 MPA ...

  9. c# mvc webapi的put报405错误

    程序在本机调试可正常修改,本机是iis11 放到服务器上,报错了:405.服务器iis7.0 返回的错误页面: <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD X ...

  10. Windows 查看端口占用进程并关闭

    当我们在运行一些软件需要特定软件(如tomcat)时,有可能会碰上端口被占用的情况,这时候我们可能就需要更改端口或把占用端口的进程结束掉,因为更换端口可能会导致当前环境产生一些的问题或是需要重新配置其 ...