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一、矩阵分解1、AI=算法（经典+人工智能）+算力（巨型机可实现）+数据2、推荐系统是协同过滤算法的典型应用场景，可用于对未评分物品进行评分的预测；矩阵分解是基础。3、矩阵分解的过程中，原始的评分矩阵可以近似表示为 P(m,K)和Q(K,n)的乘积，并且矩阵的预测值可以表示为4、预测值可近似为真实值，求出矩阵P和Q即可，使用构造损失函数的方法：（1）损失函数(loss)：评分矩阵真实值与预测值差的

1、python3.6.6+conda4.8.22、打开Anaconda Navigator，在Environments中create，新建tensorflow环境，命名为tf（出现一直下载不成功的情况，环境冲突，降python版本为3.5）：3、在not installed搜索tensorflow，下载4，下载好之后，在Anaconda Navigator中，可以看到已经安装好的包：5、vsco