矩陣分解：從評分矩陣學出使用者與電影的特徵｜台大林軒田 機器學習技法 第 15 堂
推薦系統的輸入只有使用者編號。把編號做 binary vector encoding、丟進拿掉 tanh 的 N-d̃-M 線性網路，假說就是 h(x) = WᵀVx，等於把評分矩陣寫成 R ≈ VᵀW。學 V 與 W 有兩條路：交替最小平方每輪解 M+N 個線性迴歸，SGD 每次只用一筆評分更新一位使用者與一部電影的向量。最後把 boosting、神經網路、RBF 網路、矩陣分解與 k 近鄰收成一張萃取模型的地圖。