【Mark Schmidt课件】机器学习与数据挖掘——推荐系统

本课件主要内容：

1. 上次课程回顾：隐因子模型

2. 鲁棒PCA

3. 隐因子模型的变化形式

4. Netflix奖

5. 协同过滤问题

6. 协同过滤的矩阵分解

7. 基于内容的滤波 vs. 协同滤波

8. 混合方法

9. SVD特征的随机梯度

10. 可视化的隐因子模型

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11. 非线性隐因子模型

12. 多维尺度

13. MDS方法（Sammon映射）

14. 张量分解

15. 热启动

16. K近邻与计数

17. L2正则化的最小二乘

18. Logistic回归

19. 非凸/贪婪模型

20. 主题模型

21. 检索词频率

22. 潜在语义索引

英文原文课件下载地址：

http://page5.dfpan.com/fs/6lcj9221229146b3ff8/

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