推薦系統是機器學習最常用的應用，無論是在矽谷實踐還是在專家經驗中。雖然在學術會議中，推薦系統幾乎是不受到任何關注的較小的前沿領域，但是在實踐中，推薦系統卻是第乙個要做的事情。
我們只知道多個使用者對多個電影的評分，如何求出屬性？如何求出屬性對應的theta，要知道我們並不知道屬性，也不知道theta。這裡有乙個非常有趣的演算法，就是：
通過隨機生成theta->求解x->優化theta->優化x並一致這樣執行下去，我們可以獲得一組屬性和相應的theta。這種方法之前也見過，類似於機器翻譯的模型，如ibm的model3。
因此，協同過濾的基本思想是，通過多個使用者的協同，我們從整個樣本集合上估計出乙個演算法和相應的輸入。這是協同過濾。
j = j + lambda*(sum(sum(x.*x))+sum(sum(theta.*theta)))/2;
%注意，theta和x的grad都是costfunction的偏導，因此根據上式，後面兩項是二次方，
%在求導後變為一次方，且2與1/2約去，從而得到以下的方程。
theta_grad = theta_grad + lambda*theta;
x_grad = x_grad + lambda*x;
AI學習日記4
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機器學習 推薦系統
在各類 軟體或各大購物 裡，通常會存在推薦系統。它可以根據每個使用者的個人喜好為使用者推薦相應的歌曲 商品 從而增加使用者體驗，並提高了產品的銷量。因此，推薦系統是乙個很值得學習的應用領域。如下圖所示，這是4個使用者對5部電影的評價，我們要求評價只能是0 5之間的數。可以看出，有一些已經打分了，有一...
實戰智慧型推薦系統（4） 什麼是好的推薦系統？
推薦系統與搜尋引擎 1 資訊過載。隨著資訊科技和網際網路的發展，人們逐漸從資訊匱乏走向了資訊過載時代。比如說如果在小超市買個東西，一件一件挑就是了。但是在 網買東西，假設不使用搜尋引擎，大量的物品讓使用者根本無法選擇。2 使用者需求不明確。如果使用者需求明確，正如前面舉得例子。假如我明確知道自己想要...