机器学习面试必备：推荐系统问题形式化解析

"问题形式化-进入it企业必读的200个.net面试题完整扫描版" 这篇资源的摘要主要围绕“问题形式化”这一概念，特别是在机器学习领域中的应用，特别是推荐系统。作者提到，问题形式化是将实际问题转化为机器学习算法可以处理的形式，这对于理解并解决推荐系统这类问题至关重要。 在描述中，讲师提到了推荐系统是当前机器学习领域中的一个重要应用，尤其是在硅谷的科技公司中，推荐系统对于公司的收入有着显著的影响。例如，亚马逊、网飞等公司利用推荐系统为用户提供个性化的产品或内容建议。尽管在学术会议上推荐系统可能不总是被重点关注，但在实际工业界，它占据了很高的优先级。 课程内容涉及机器学习中的大思想——特征选择和自动特征学习。讲师指出，特征选择对机器学习算法的性能有着决定性影响。在某些问题上，存在算法可以自动学习到合适的特征，而不再需要人工设计。推荐系统就是这种自动化特征学习的一个实例，通过它，我们可以窥见这一思想的一角。 课程还强调了机器学习的广泛影响，如自动驾驶、语音识别、搜索引擎优化以及基因组学等领域。课程涵盖了监督学习（包括参数和非参数算法、支持向量机、核函数和神经网络）、无监督学习（聚类、降维、推荐系统和深度学习）以及机器学习的最佳实践，如偏差/方差理论。 课程结构严谨，包括10周的课程，每节课都配有清晰的视频和PPT课件，适合初学者和专业人士。此外，课程还包括了大量的案例研究，帮助学习者理解和应用机器学习算法到各种领域，如智能机器人、文本理解、计算机视觉、医疗信息等。 这个资源聚焦于机器学习中的问题形式化，特别是推荐系统的问题定义，以及特征选择在机器学习中的重要性。同时，它提供了一个全面的机器学习课程概览，涵盖了理论与实践，适合对机器学习感兴趣的IT专业人士学习。