學習記錄：

2019.08.01：

林軒田機器學習技法--Matrix Factorization ：https://redstonewill.com/783/

[ 收獲 ]：先假設 有用戶特征向量（維度為d表示用戶對d種特性的不同喜愛程度）、有電影特征（維度為d表示電影具有d種特性的不同程度），則這樣通過線性組合（矩陣乘法）即可得到用戶對電影的可能評分y~，與真實評分y作比較，可得到二次損失函數，對損失函數進行優化即可求得參數（即，用戶特征向量和電影特征向量），由于損失函數中包含兩個參數，可用alternating least squares算法（即：固定第一個參數，優化第二個個參數，然后固定第二個參數，優化第一個參數）。

2019.08.02：

FM分解機：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1630332746826823509&wfr=spider&for=pc

https://cloud.tencent.com/developer/article/1331654 ?

[ 收獲 ]：實對稱矩陣w可以分解為矩陣v和他的轉置的乘積，這樣可以解決數據稀疏的問題，并且訓練的時候時間復雜度為線性的。

創作挑戰賽新人創作獎勵來咯，堅持創作打卡瓜分現金大獎

總結

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习资源和记录的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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