Gok*_*N K 5 recommendation-engine svm svd
我知道缩写SVM(Support Vector Machines)，SVD(Singular Value Decomposition)并且推荐引擎中同时使用了SVM，SVD。
用外行的话来说，这两种算法有什么区别，它们将如何影响我的推荐引擎。
小智 6
SVD和SVM不管内部如何工作，都能解决不同的问题。
SVD是降维技术，它基本上使您的数据致密。在一般的机器学习中，SVD通常用作预处理步骤。在建议中，有许多类似于SVD的矩阵/张量分解技术，但是经常针对不同的目标函数进行优化，例如，它们包括正则化项以防止过度拟合（从训练数据到实际预测更好地概括）。它们通常被称为SVD或在名称中包含“ SVD”，但是它们并不是数学家真正理解为SVD的东西。
SVM是一种分类器。在推荐系统中，您可以使用SVM为每个用户（或用户组）训练一个分类器，该分类器根据产品的属性确定用户是否购买该产品。当然，您也可以为该任务使用其他分类器，例如朴素贝叶斯，逻辑回归或决策树。