白话文理解机器学习之推荐系统及协同过滤算法

       最近在学习机器学习推荐系统时发现，网上所看到的代码并不是真正地运用了协同过滤算法(也在git上找过两篇，写了很多看不太懂故而自己琢磨了一番)，多数为通过计算两个用户所观看电影的相似度来预测，而机器学习课程中吴恩达所讲的协同过滤并不是这样，本篇博客仔细讲讲两者区别，并讲讲推荐系统。        先看这么个例子： 其中行为用户，列为商品，1~5数字代表该用户对该菜的评价，0为该用户未评

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