李燕

摘要： 协同过滤算法(collaborative filtering )：同时求θ与x的值 我们有了x的值，来估计θ的值； 我们有了θ的值，来估计x的值； 现在我们不想通过迭代的算法来求θ与x的值，我们想同时求x的值，将两个结合起来得到的代价函数如上图所示，在这个代价函数中，如果将x看作常数，则得到第一个代 阅读全文

摘要： 协同过滤(collaborative filtering )能自行学习所要使用的特征 如我们有某一个数据集，我们并不知道特征的值是多少，我们有一些用户对电影的评分，但是我们并不知道每部电影的特征（即每部电影到底有多少浪漫成份，有多少动作成份） 假设我们通过采访用户得到每个用户的喜好，如上图中的Ali 阅读全文