（2）分别对和求偏导
（3）参数更新
（4）迭代
得到隐向量后，对某个用户进行推荐时，利用该用户的隐向量与所有物品的隐向量进行逐一内积运算，得到该用户对所有物品的得分，再进行排序 ， 得到最终的推荐列表 。
4)贝叶斯矩阵分解
2、PCA---奇异值分解
Python中怎样实现奇异值SVD分解这两个命令是完全不同的呀 。
S=svd（A）表示对矩阵A进行SVD分解，分解的结果是得到3个矩阵，如果返回值只有一个，那么可以得到A的奇异值向量 。
eig（A）表示求矩阵A的特征值 。
所以区别就是 ， svd得到的是A的奇异值，eig得到的是A的特征值 。
A'表示A的转置矩阵，A'*A的n个非负特征值的平方根叫作矩阵A的奇异值 。记为σi(A) 。
希望可以帮助你，望采纳！
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