這個看起來高大上的系列註解文章，到這個階段便是最重要的部分了。有人說，人工智慧就是概率論與統計學，實際上我也認為差不多，**只是實現人工智慧的工具，內部的原理是概率論的知識。
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1.1 殘差
1.2 殘差平方和
在平時我們求回歸方程的時候，不會每乙個點都在回歸方程上，因為我們需要用連續的平滑曲線模擬趨勢，從而將座標上的離散點聯絡起來。也因此，我們將離散點看做真實值，將回歸曲線上的點看做**值，**值與真實值的差的平方就是殘差平方，再將他們加起來，最終得到的結果就是殘差平方和。
用矩陣形式表示的殘差平方和為：
一組資料的殘差平方和越小，說明該曲線擬合程度越高
2.1 最小二乘法
最小二乘法是一種方法，用於由已知求未知，並且這些求得的資料與實際資料之間的誤差平方和最小。根據我們上述說的，其實也就是求殘差平方和最小的方法。
如何理解最小二乘法
2.2 交替最小二乘法
交替最小二乘法是用在矩陣計算中的一種演算法。由於矩陣的計算量幾乎完全依賴於矩陣的階數，因此在計算矩陣的時候，能把矩陣分解成更小階的矩陣的最好。
交替最小二乘法需要將乙個低階稀疏矩陣分解成兩個小矩陣相乘，然後交替對兩個小矩陣使用最小二乘法，便可以估算出稀疏矩陣缺失的值。
總的來說，交替最小二乘法是一種逼近演算法。通過對低階矩陣使用此方法，我們可以擬合出矩陣中的空元素，從而對矩陣進行填充。本文作為對矩陣推薦的注釋文，不對交替最小二乘法的演算法進行描述。如果想知道演算法具體實現，請移步：交替最小二乘法的演算法與實戰
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DAY 1（推薦系統之矩陣分解）
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