Строим рекомендательную систему на .NET: SVD, bias и градиентный спуск шаг за шагом

Автор начинает с ключевой идеи: как представить пользователя и фильм в виде векторов и почему скалярное произведение между ними показывает степень совпадения интересов. Затем разбирается, откуда берутся эти векторы и как модель учится подбирать их по реальным оценкам.

Далее — практическая часть: добавление bias пользователей и фильмов, регуляризация, градиентный спуск и отслеживание ошибки модели во время обучения. Особое внимание уделяется типичным сложностям, которые вызывают вопросы у новичков.

Завершается руководство разбором оценки качества на отложенных данных и борьбой с переобучением. Материал подан конспективно, но в критических местах — максимально подробно.