机器学习（37）之矩阵分解在协同过滤推荐中的应用

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微信公众号 关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】 ： 排名第一 【机器学习】 ： 排名第一 【Python】 ： 排名第三 【算法】 ： 排名第四 前言 在协同过滤推荐算法总结（ 机器学习(36)之协同过滤典型算法概述【精华】 ）中，讲到了 用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法，这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。 解决什么问题 在推荐系统中，常常遇到的问题是这样的， 我们有很多用户和物品，也有少部分用户对少部分物品的评分，希望预测目标用户对其他未评分物品的评分，进而将评分高的物品推荐给目标用户。 比如下面的用户物品评分表： 对于每个用户，希望较准确的预测出用户对未评分物品的评分 。对于这个问题有很多解决 ………………………………