同問，不應(yīng)該加rating_mean吧？

同問，還想問一下為什么這兩個(gè)矩陣相乘得出來的結(jié)果就是預(yù)測(cè)評(píng)分。

之前生成X_parameters，Theta_parameters矩陣正態(tài)分布怎么反映出評(píng)分特征的，感覺是具有隨機(jī)性的，不能代表喜好

不太懂，前面說內(nèi)容矩陣X和用戶喜好矩陣Theta相乘就是完整的評(píng)分表了，我猜測(cè)這里加平均分可能是為了讓數(shù)據(jù)好看一點(diǎn)，因?yàn)殡娪邦愋蚽um_features他直接默認(rèn)設(shè)置的10，當(dāng)實(shí)際的類型遠(yuǎn)大于10的時(shí)候，計(jì)算出來的評(píng)分值會(huì)偏小，我試過，可能只有0.幾的評(píng)分。所以當(dāng)找到一個(gè)合適的num_features之后不加平均分，出來的值就是正常的，加上平均分反而超過評(píng)分的最高值了。他前面評(píng)分最高就5分，結(jié)果出來5.好幾，這不是扯呢么