根据米切尔的说法：
“如果计算机程序在任务 T 中的性能（由 P 衡量）随着经验 E 而提高，则可以说计算机程序从经验 E 中学习某类任务 T 和性能度量 P”（Mitchell，1997）。
如果我们将其放在推荐系统方面：
任务：推荐产品
经验：包括观察在评级矩阵中编码的一组示例的经验
性能：度量，即真实评级和预测评级之间的均方根值
我的方法好吗？
欢迎任何建议！
推荐系统和机器学习
数据挖掘
机器学习
推荐系统
2022-03-03 20:53:30
1个回答
- 对于经验：
观察在评级矩阵中编码的一组示例是好的，在此之前执行混合过滤（基于内容的过滤+协作），从其结果中获得洞察力并在需要时进行评级矩阵。
表现：
使用 rmse 度量来更好地理解准确性。