Мы продолжаем рассказывать об системе адаптивного обучения на Stepic.org. Первую вводную часть этой серии можно [почитать здесь][1].



В данной статье мы расскажем о построении рекомендательной системы (которая и лежит в основе адаптивности). Расскажем о сборе и обработке пользовательских данных, о графах переходов, хендлерах, оценке реакции пользователя, формировании выдачи.



Вспомним про линейную регрессию, регуляризацию и даже поймём, почему в нашем случае лучше использовать гребневую регрессию, а не какую-нибудь там ещё.



![][2]

[Ну, поехали][3]

[1]: https://habrahabr.ru/company/stepic/blog/302702/
[2]: https://habrastorage.org/getpro/habr/post_images/85f/550/7e6/85f5507e6ada32e72944026df09375c5.png
[3]: https://habrahabr.ru/post/307670/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=feed_posts#habracut