Rating 0-5

Bewertungsmatrix + Features $x_1, x_2$, die romance und action messen.

Bsp.: $x^{(1)}=(1,0.9,0)^T$

Lernen von $\theta^{(j)}$, basierend auf vorhandenen Bewertungen.

Featurewerte sind unbekannt.

$\theta^{(j)}$ bekannt (Benutzer haben sie offenbart), dann lassen sich Werte für Features daraus schließen.

$\theta$ zufällig schätzen. $\theta \rightarrow x \rightarrow \theta \rightarrow \dots$

Kombinieren der Optimierungsziele zur einfacheren Berechnung ohne sequentielle Berechnungen.