工程架构方向的程序员，看到推荐，搜索，广告等和算法相关的技术，心中或多或少有一丝胆怯，但认真研究之后，发现其实没有这么难，今天给大家介绍下推荐系统中的，协同过滤，，绝无任何公式，保证大伙弄懂，什么是协同过滤，CollaborativeFiltering，?答，通过找到兴趣相投，或者有共同经验的群体，...

  假设有几个人分别看了如下电影并且给电影有如下评分，5分***，没看过的不评分，，我们目的是要向A用户推荐一部电影，协同过滤的整体思路只有两步，非常简单，寻找相似用户，推荐电影寻找相似用户所谓相似，其实是对于电影品味的相似，也就是说需要将A与其他几位用户做比较，判断是不是品味相似，有很多种方法可以用来...

  工程架构方向的程序员，看到推荐，搜索，广告等和算法相关的技术，心中或多或少有一丝胆怯，但认真研究之后，发现其实没有这么难，今天的1分钟系列，给大家介绍下推荐系统中的，协同过滤，，绝无任何公式，保证大伙弄懂，什么是协同过滤，CollaborativeFiltering，?答，通过找到兴趣相投，或者有共...

  网络的优化，训练步骤似乎有点棘手，让我们一步一步讨论，给定输入x，计算相应的输出，你可能已经注意到，输入x中的大部分值都是零值，因为用户肯定没有观看和评估数据集中的所有5953部电影，因此，建议不要直接使用网络的原始预测，相反，我们必须确定数据输入x中零值的索引，并将与这些索引相对应的预测向量中的值...