一、线形代数理论基础
线形代数（linear algebra）是数学的一个分支，研究矩阵理论、向量空间、线性变换和有限维线形方程组等内容。
比较重要的思想有：1.线性代数的核心内容是研究有限维线性空间的结构和线性空间的线性变换；2.向量的线性相关性是研究线性空间结构与线性变换理论的基础；3.矩阵是有限维线性空间的线性变换的表示形式；4.线性方程组的求解问题是n维空间到m...
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2015-08-05 20:30:01
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摘要
本文主要总结了进行目标跟踪、检测中经常使用到的图像相似度测量和模板匹配方法，并给出了具体的基于OpenCV的代码实现。
引言
模板匹配是一种在源图像中寻找与图像patch最相似的技术，常常用来进行目标的识别、跟踪与检测。其中最相似肯定是基于某种相似度准则来讲的，也就是需要进行相似度的测量。另外，寻找就需要在图像上进行逐行、逐列的patch窗口扫描，当然也不一定需要逐行逐列的扫描，当几个...
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2015-07-24 12:48:55
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矩阵分解（rank decomposition）文章代码汇总矩阵分解（rank decomposition）本文收集了现有矩阵分解的几乎所有算法和应用，原文链接：https://sites.google.com/site/igorcarron2/matrixfactorizationsMatrix ...
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2015-06-19 18:35:11
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SVD++是基于SVD(Singular Value Decomposition)的一种改进算法。SVD是一种常用的矩阵分解技术，是一种有效的代数特征提取方法。SVD在协同过滤中的主要思路是根据已有的评分情况，分析出评分者对各个因子的喜好程度以及电影包含各个因子的程度，最后再反过来分析数据得出预.....
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2015-05-22 18:37:51
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一、因子分解机FM的模型
因子分解机(Factorization Machine, FM)是由Steffen
Rendle提出的一种基于矩阵分解的机器学习算法。
1、因子分解机FM的优势
对于因子分解机FM来说，最大的特点是对于稀疏的数据具有很好的学习能力。现实中稀疏的数据很多，例如作者所举的推荐系统的例子便是一个很直观的具有稀疏特点的例子。
2、因子分解机FM的...
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2015-05-06 15:14:20
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Jama是一个基本的线性代数java包。包括一个基本的Matrix类和5个矩阵分解类。
Matrix类提供了基本的线性代数数值运算的功能，不同的构造函数可以构造双精度和浮点精度的二维数组，而不同的gets和sets方法可以返回子矩阵和矩阵元素。
基本的算术运算包括矩阵相加，矩阵相乘，矩阵范式以及基于矩阵元素的算术运算。打印矩阵的函数也包括在内。
矩阵的五大分解，涉及一对或三元组，排列向量...
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2015-05-03 12:03:04
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SVD推荐算法（二）
这次讲解的是model-based的SVD推荐算法。
跟ALS推荐算法一样，都是矩阵分解的推荐算法，只不过求解的方式不同而已。
假如评分矩阵是R，那么我们希望拟合这样一个模型
R=U*M
其中U是user特征，M是item特征。
假如一个user的特征是u，一个item的特征是i，那么这个user对这个item的评分就是
u*i（两个特征的内积...
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2015-04-24 21:12:07
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任务:输入一个二维整形数组，数组里有正数也有负数。二维数组中连续的一个子矩阵组成一个子数组，每个子数组都有一个和。求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。(1)设计思想：把二维矩阵分解成行、列的情况，可以相应把问题简化。之后分别依照行和列的基准来求每一个矩阵的和，再依次进行比较每个矩阵的...
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2015-04-08 23:20:34
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本文总结了多种推荐场景中的注意事项，或者推荐中比较关键的因素，不涉及算法描述，仅仅说明关注点，仅供参考。
推荐算法有很多种，从算法的角度来说，我认为主要由以下几种：协同过滤系列（基于item和user），机器学习分类系列（喜欢和不喜欢二分类，或者回归中的分值代表喜欢程度），矩阵分解系列（mahout ALS算法，netflix举行推荐大赛获奖算法），关联规则（电商常用）。本文将从以上几种系列进行总结。...
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2015-04-03 17:31:18
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矩阵分解在推荐系统中的应用浅谈矩阵分解在推荐系统中的应用SVD在推荐系统中的应用用于推荐系统的一种矩阵分解库：LibMF基于矩阵分解的推荐算法，简单入门 - kobeshow
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2015-03-11 23:24:31
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