人工智能教程 - 學科基礎課程2.6 - 機器學習導論 17.協同改進過濾算法,均值歸一化

協同改進過濾算法

1. 將會把 x 和 $\theta$ 初始化爲小的隨機值。
2. 用梯度下降或者其他的高級優化算法把這個代價函數最小化。
3. 用一個具有一些參數 $\theta$ 的用戶，以及一部學習得到的特徵 x的電影，來預測該用戶給電影的評分。

向量化實現

協同過濾算法也叫做 低秩矩陣分解 low rank matrix factorization

均值歸一化

Mean normalization

是數據預處理的重要的一環