本文主要是介绍Recommender ~ Collaborative filtering，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
Using per-item features
User j 预测 movie i：
Cost Function:
仅求和用户投票过的电影。
常规规范化（usual normalization）：1/2m
正则化项：阻止过拟合
在知晓X的前提下，如何学习w，b参数：
Collaborative filtering algorithm
Problem motivation
给定一组w，可以推断x特征，基于w和x特征，可以推定某个用户给某一步电影的评分。
Cost function
在x未知的情况下如何获取给定的w向量呢？
Collaborative filtering
算法：
Gradient Descent
注意： x也是一个参数
这篇关于Recommender ~ Collaborative filtering的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
