推荐系统实践笔记（三）

1. 线性回归 最小二乘估计的概率解释 线性回归模型如下： y ( i ) = θ T x ( i ) + ϵ ( i ) y^{(i)}=\theta^Tx^{(i)}+\epsilon^{(i)} y(i)=θTx(i)+ϵ(i) 并假设误差 ϵ \epsilon ϵ符合正太分布，即： p ( ϵ ( i ) ) = 1 σ 2 π e − ( ϵ ( i ) − μ ) 2 2 σ 2 p(

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