本節課主要介紹了 Matrix Factorization。從電影推薦系統模型出發，首先，介紹了 Linear Network。它從用戶 ID 編碼後的向量中提取出有用的特徵，這是典型的 feature extraction。然後，介紹了基本的 Matrix Factorization 算法，即 alternating least squares，不斷地在用戶和電影之間交互地做 linear regression 進行優化。為了簡化計算，提高運算速度，也可以使用 SGD 來實現。 影片內容 pdf：https://www.csie.ntu.edu.tw/~htlin/course/mltech17spring/doc/215_handout.pdf