在互联网时代，推荐系统已经成为各大平台提升用户体验和增加用户粘性的重要工具。无论是电商平台的商品推荐，还是视频平台的内容推荐，其核心思想都是通过计算对象之间的相似度，为用户提供个性化的推荐结果。本文将详细介绍三种常见的相似度计算方法及其优缺点，并探讨基于内容和协同过滤两大推荐系统算法的原理、优缺点以及选择策略。

机器学习-西瓜书-🍉Book-3章-线性模型（Part 1），主要内容为线性模型概述，以及回归类任务所常用的一元线性回归、多元线性回归问题，并延申至广义线性回归模型。

在复平面中，两个复数（即向量）相乘时满足的性质。

如果你需要一个易解释、快速训练的模型，且数据量较小，选择决策树。如果你的任务是复杂的非线性映射，且数据量较大，选择神经网络。在某些情况下，二者可以结合使用，以取长补短。选择合适的算法，才能最大化地发挥机器学习的价值！💡。