对于用户，可能知道他们的人口统计信息（年龄、性别、位置）、表达的偏好（喜欢或不喜欢某些电影类型），以及通过 IP 地址、访问设备（手机或桌面）、使用的浏览器等获取的线索，这些信息都与用户偏好可能相关。但协同过滤算法难以利用这些信息，尽管它在多个用户对多个项目进行评级的情况下是一种强大的算法，但仍存在这些局限性。均值归一化（Mean Normalization）主要目的是将数据集中的特征值进行转换，

假设我们有 m 个样本，每个样本是一个 n 维向量，要将这些样本划分为 K 个聚类。用表示样本所属的聚类编号（），表示第 k 个聚类的中心（也是一个 n 维向量）。那么，K-Means 算法的优化目标就是最小化畸变函数 J，其公式如下：表示样本到其所属聚类中心的欧氏距离的平方。是所有样本到其所属聚类中心的距离平方和。是为了取平均值，使得畸变函数的值与样本数量无关，便于比较不同数据集上的聚类效果。

在 TypeScript 里，eval()是个内置函数，其作用是对字符串形式的 JavaScript 代码进行解析并执行。

逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决分类问题的统计学习方法，尤其适用于二分类任务。尽管名称中包含“回归”，但它实际上是一种分类模型。逻辑回归是一种经典的分类模型，其核心在于将线性回归与概率转换结合，适用于二分类和可解释性要求高的场景。尽管存在一定局限性，但其简单性和高效性使其成为实际应用中的常用工具。

迁移学习是一种机器学习技术，它允许我们将从一个任务中学习到的知识应用到另一个相关的任务中。其核心思想在于，很多情况下，从头开始训练一个模型需要大量的数据和计算资源，而迁移学习能够复用在已有数据上训练好的模型的部分或全部，从而减少新任务的训练成本，加快模型收敛速度，提升模型在新任务上的性能，尤其是当新任务的数据量有限时，迁移学习的优势更为明显。下面是一个使用 Python 和 Keras 库进行迁移

神经网络的前向传播（Forward Propagation）是指输入数据从输入层经过各隐藏层传递到输出层，逐层计算激活值的过程

逻辑回归的决策边界是模型对样本进行分类的分界线，其形状和位置由模型参数决定。决策边界是将输入空间划分为不同类别区域的分界线。在逻辑回归中，当模型预测样本属于正类（1）的概率时，样本被归为正类；反之则归为负类（0）。因此，决策边界对应的位置。决策边界是逻辑回归模型的核心，其形式由特征和参数共同决定。线性边界简单高效，非线性边界通过特征变换实现，但需注意模型复杂度控制。理解决策边界有助于直观解释模型行

是用一条直线拟合数据的模型，是当今比较常用的学习模型。

决策树算法在很多应用中被使用，机器学习比赛中会经常见到，但在流行病学领域未受到太多关注。决策树示例 —— 猫的分类以经营猫收养中心为例，通过动物的耳朵形状、脸型、是否有胡须等特征，来训练一个分类器判断动物是否为猫。数据集包含 10 个训练样本，其中 5 只猫和 5 只狗，输入特征为 X、R、B 三列（分别对应耳朵形状、脸型、是否有胡须），目标输出是判断该动物是不是猫（标签为 1 或 0）。这些特征

这一部分主要是关于开发者本身。（笔者个人观点：尽管有法律的约束，但是我个人认为法律约束只是界定了人类社会行为的道德下限，开发团队也应该有自己的道德约束）。尽管推荐系统对一些企业来说利润丰厚，但也存在使人们和社会状况变差的用例。在使用推荐系统或其他学习算法时，应致力于让社会和人们受益，避免造成伤害。在设计推荐系统时，从设定目标到决定推荐内容都有多种选择。例如，二元标签可依据用户是否参与、点击或明确喜