Это конспект-статья по итогам построения рекомендательной системы в .NET. Начнём с самой идеи: как представить пользователя и фильм в виде векторов и почему скалярное произведение позволяет понять, насколько они подходят друг другу. Затем разберём, откуда берутся эти векторы и как модель учится подбирать их по реальным оценкам.После этого перейдём к практической части: добавим bias пользователей и фильмов, регуляризацию, градиентный спуск и посмотрим, как меняется ошибка модели во время обучения. Затем научимся оценивать качество модели на отложенных данных и разберёмся с переобучением.Изложено только главное, но в местах, которые обычно вызывают затруднения, старался разобрать максимально подробно Читать далее