Andrew Ng机器学习课程笔记--week9(下)（推荐系统&协同过滤）

原文: http://zhuanlan.zhihu.com/p/165343529

本周内容较多，故分为上下两篇文章。 本文为下篇。

一、内容概要

1. Anomaly Detection

• Density Estimation

• Problem Motivation
• Gaussian Distribution

• Algorithm

• Building an Anomaly Detection System（创建异常检测系统）

• Developing and Evaluating an Anomaly Detection System
• Anomaly Detection vs. Supervised Learning

• Choosing What Features to Use

• Multivariate Gaussion Distribution（多元高斯分布）

• Multivariate Gaussion Distribution
• Anomaly Detection using the Multivariate Gaussion Distribution

2. Recommender System

• Predicting Movie

• Problem Formulation

• Content Based Recommendations

• Collaborative Filtering(协同过滤)

• Collaborative Filtering

• Collaborative Filtering Algorithm

• Low Rank Matrix Factorization（低秩矩阵分解）

• Vectorization（向量化）： Low Rank Matrix Factorization
• Implementational Detail：Mean Normalization

二、重点&难点

Recommender System(推荐系统)

1.Predicting Movie

1）Problem Formulation

下面将以推荐电影为例来介绍推荐系统的实现。

上面的分数表示用户对该电影的评分（0~5分，？表示未获得评分数据） 为方便下面叙述，对如下符号进行说明：

• $n_u$：表示用户数量
• $n_m$：表示电影数量
• r(i,j)：如果等于1则表示用户j对电影i进行了评分
• $y^{(i,j)}$：表示用户j对电影i的评分

上面例子中可以知道 $n_u=4 \quad n_m=5 \quad y^{(1,1)}=5$

2）Content Based Recommendations(基于内容的推荐)

• 1.获取特征向量 为了实现推荐，我们为每部电影提取出了两个特征值，即x1（浪漫指数）和x2（动作指数）

由上表可知每部电影都可以用一组特征向量表示：

• 每一步电影都加上一个额外的特征，即 $x_0=1$
• 每部电影都有一个(3,1)的特征向量，例如第一部电影（Love at last）：
• 对于所有数据我们有数据特征向量组为${x^{(1)},x^{(2)},x^{(3)},x^{(4)},x^{(5)}}$
• 2.特征权重θ 用户j对电影i的评分预测可以表示为$(θ^j)^Tx^i=stars$
• 3. 线性回归预测

和线性回归一样，可以得到如下优化目标函数:

• 对单个用户而言

\[\min_{θ^{(j)}}\frac{1}{2}\sum_{i;r(i,j)=1}((θ^{(j)})^Tx^{(i)}-y^{(i,j)})^2 + \frac{λ}{2}\sum_{k=1}^n (θ_k^{(j)})^2 \\\]

• 对所有用户而言

\[\min_{θ^{(1)},...,θ^{(n_u)}}\frac{1}{2}\sum_{j=1}^{n_u}\sum_{i:r(i,j)=1}((θ^{(j)})^Tx^{(i)}-y^{(i,j)})^2 + \frac{λ}{2}\sum_{j=1}^{n_u}\sum_{k=1}^n (θ_k^{(j)})^2 \\\]

应用梯度下降：

$当k=0，θ_k^{(j)}:=θ_k^{(j)}-α\sum_{i:r(i,j)=1}( (θ^{(j)})^Tx^{(i)}-y^{(i,j)} )x_k^{(i)} \$$当k≠0，θ_k^{(j)}:=θ_k^{(j)}-α\sum_{i:r(i,j)=1}( (θ^{(j)})^Tx^{(i)}-y^{(i,j)} )x_k^{(i)}+λθ_k^{(j)} \$

2.Collaborative Filtering(协同过滤)

1）Collaborative Filtering

在之前的基于内容的推荐系统中，对于每一部电影，我们都掌握了可用的特征，使用这些特征训练出了每一个用户的参数。相反地，如果我们拥有用户的参数，我们可以学习得出电影的特征。即由θ求出x。

\[\min_{θ^{(1)},...,θ^{(n_m)}}\frac{1}{2}\sum_{j=1}^{n_u}\sum_{i:r(i,j)=1}((θ^{(j)})^Tx^{(i)}-y^{(i,j)})^2 + \frac{λ}{2}\sum_{j=1}^{n_m}\sum_{k=1}^n (θ_k^{(j)})^2 \\\]

注意累计符号的上限由$n_u$变成了$n_m$

但是如果我们既没有用户的参数也没有电影的特征该怎么办？这时协同过滤就可以起作用了，只需要对优化目标函数进行改进，如下：

\[J(x^{(1)},...,x^{(n_m)},θ^{(1)},...,θ^{(n_u)}) = \frac{1}{2}\sum_{(i,j):r(i,j)=1}((θ^{(j)})^Tx^{(i)}-y^{(i,j)})^2 \\ \quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad +\frac{λ}{2}\sum_{j=1}^{n_u}\sum_{k=1}^n (θ_k^{(j)})^2 \\ \quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad+ \frac{λ}{2}\sum_{i=1}^{n_m}\sum_{k=1}^n (x_k^{(i)})^2 \\\]

对代价函数求偏导结果如下：

$x_k^{(i)} := x_k^{(i)} - α(\sum_{j:r(i,j)=1}( (θ^{(j)})^Tx^{(i)}-y^{(i,j)} )θ_k^{(j)} +λx_k^{(i)} ) \$$θ_k^{(j)} := θ_k^{(j)} - α(\sum_{i:r(i,j)=1}( (θ^{(j)})^Tx^{(i)}-y^{(i,j)} )x_k^{(i)} +λθ_k^{(j)} ) \$

协同过滤算法使用步骤如下：

1. 初始 x (1) ,x (2) ,…,x ($n_m$) ，θ (1) ,θ (2) ,…,θ ($n_u$) 为一些随机小值
2. 使用梯度下降算法最小化代价函数
3. 在训练完算法后，我们预测$(θ ^{(j)} )^ T x^{ (i)}$ 为用户 j 给电影 i 的评分

3. Low Rank Matrix Factorization（低秩矩阵分解）

1）Vectorization（向量化）： Low Rank Matrix Factorizationv

（同样的例子）很显然我们可以得到评分矩阵Y

推出评分

\[\begin{pmatrix} (θ^{(1)})^T(x^{(1)}) &(θ^{(2)})^T(x^{(1)})& \cdots & (θ^{(n_u)})^T(x^{(1)}) \\ (θ^{(1)})^T(x^{(2)}) &(θ^{(2)})^T(x^{(2)})& \cdots & (θ^{(n_u)})^T(x^{(2)}) \\ \vdots & \vdots& \ddots & \vdots \\ (θ^{(1)})^T(x^{(n_m)}) &(θ^{(2)})^T(x^{(n_m)})& \cdots & (θ^{(n_u)})^T(x^{(n_m)}) \\ \end{pmatrix} \\\]

如何寻找与电影i相关的电影j呢？满足$

x^{(i)}-x^{(j)}

$较小的前几部影片即可。

2）Implementational Detail：Mean Normalization

假如增加了一个用户marsggbo，他很单纯，这5部电影都还没看过，所以没有评分数据，这是可以通过均值正则化来初始化数据，具体实现如下：

此时的评分矩阵为

首先求出每行的均值（未评分不用计算）

预测值为$(θ^{(j)})^T(x^{(i)})+μ_i$，因为优没有评分。所以化目的函数只需要$min\frac{λ}{2}\sum_{j=1}^{n_u}\sum_{k=1}^n (θ_k^{(j)})^2$,很显然$θ=\vec0$，所以新增用户评分数据可初始化为均值，即

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