項亮老師在其所著的《推薦系統實戰》中寫道： 第2章 利用用戶行為數據 2.2.2 用戶活躍度和物品流行度的關系 【僅僅基於用戶行為數據設計的推薦算法一般稱為協同過濾算法。學術界對 協同過濾算法進行了深入研究，提出了很多方法，比如 基於領域的方法 ...

本文將從一個下山的場景開始，先提出梯度下降算法的基本思想，進而從數學上解釋梯度下降算法的原理，最后實現一個簡單的梯度下降算法的實例！ 梯度下降的場景假設 梯度下降法的基本思想可以類比是一個下山的過程。可以假設一個場景：一個人上山旅游，天黑了，需要下山（到達山谷 ...

The Learning Rate An important consideration is the learning rate µ, which determi ...

x1和x2的偏導數，即下降的方向 % - 4*x1 - 2*x2 - 1% 1 - 2*x2 - 2 ...

協同過濾的實現 1、收集用戶偏好及標准化處理 要從用戶的行為和偏好中發現規律，並基於此給予推薦，如何收集用戶的偏好信息成為系統推薦效果最基礎的決定因素。用戶有很多方式向系統提供自己的偏好信息，而且不同的應用也可能大不相同。 以上列舉的用戶行為都是比較通用的，推薦引擎設計人 ...

一、機器學習概述： 1. 學習動機： 機器學習已經在不知不覺中滲透到人們生產和生活中的各個領域，如郵箱自動過濾的垃圾郵件、搜索引擎對鏈接的智能排序、產品廣告的個性化推薦等； 機器學習橫跨計算機科學、工程技術和統計學等多個學科，需要融合多學科的專業只是，也同樣可以作為實際工具應用到 ...

模型的建立相當於從行為數據中提取特征，給用戶和物品同時打上“標簽” 有顯性特征時，我們可以直接匹配做出推薦 沒有時，可以根據已有的偏好數據，去發掘出隱藏的特征，這需要用到隱語義模型(LFM) 一、隱語義模型（LFM Latent Factor Mode） 基於樣本的用戶偏好信息，訓練 ...

1. 梯度 　　在微積分里面，對多元函數的參數求∂偏導數，把求得的各個參數的偏導數以向量的形式寫出來，就是梯度。比如函數f(x,y), 分別對x,y求偏導數，求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,簡稱grad f(x,y)或者▽f(x,y)。對於在點(x0,y0)的具體梯度向量 ...