二项分布是描述固定次数独立试验中成功次数的概率分布，常用于分析二元结果的事件，如抛硬币。分布由参数n（试验次数）、p（单次成功概率）和k（成功次数）定义。概率质量函数P(k)C(n,k)p^k(1p)^(nk)。NumPy的random.binomial()可生成二项分布数据，Seaborn可用于可视化。当n大且p接近0.5时，二项分布近似正态分布。练习包括模拟不同条件下的二项分布和应用到考试场景。

引言推荐系统在现代互联网应用中占据了极其重要的位置。无论是电商平台、社交媒体、音乐和视频流媒体服务，还是新闻和内容推荐系统，推荐系统都在提高用户体验和平台收益方面发挥着关键作用。近年来，随着人工智能和机器学习技术的迅猛发展，大模型（如GPT4、BERT等）

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