导语：本系列文章一共有三篇，分别是
《科普篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》
《原理篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》
《实践篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》
第一篇用一个具体的例子介绍了MF是如何做推荐的。第二篇讲的是MF的数学原理，包括MF模型的目标函数和求解公式的推导等。第三篇回归现实，讲述MF算法在图文推荐中的应用实践。三篇文章由浅入深，各有侧重，希望可以帮助到大家。下文是第一篇——《科普篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》，第二篇和第三篇将于后续发布，敬请期待。
矩阵分解(Matrix Factorization, MF)是推荐系统领域里的一种经典且应用广泛的算法。在基于用户行为的推荐算法
2024-05-13 23:18:17
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计算机毕设之ssm青少年心理健康科普平台bkcf0
今年的毕业设计，有源程序，数据库文件，可以用来做毕业设计或者课程设计
2024-02-27 13:18:55
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主要介绍了Git科普文,Git基本原理及各种骚操作,本文给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下
2024-02-03 21:40:05
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编辑 / 昱良
今天我们就来看看，在日常生活中有哪些最常见的机器学习用例（有时我们甚至没有意识到这些例子涉及机器学习）。本文涵盖了以下常见的机器学习用例：
1. 机器学习在智能手机中的用例
你知道吗，智能手机中的大多数功能都是由机器学习支持的。
没错！从帮你定闹钟、找餐厅的语音助手到通过面部识别解锁手机等一系列简单的功能-机器学习已经真正融入到了我们最喜欢的设备当中。
语音助手
还记得前文提到的虚拟智能小助手吗？它的原理就是语音识别概念——这是机器学习领域中的一个新兴话题。
现在语音助手已经很普遍了。你肯定用过（或者至少听过）以下常见的语音助手：
• 苹果的Siri
• 谷歌助手
• 亚
2023-09-20 07:02:06
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