ALS矩阵分解推荐模型
其实通过模型来预测一个user对一个item的评分，思想类似线性回归做预测，大致如下
定义一个预测模型（数学公式），
然后确定一个损失函数，
将已有数据作为训练集，
不断迭代来最小化损失函数的值，
最终确定参数，把参数套到预测模型中做预测。
矩阵分解的预测模型是：
损失函数是：
我们就是要最小化损失函数，从而求得参...
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2015-03-05 22:24:01
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利用QR算法求解矩阵的特征值和特征向量为了求解一般矩阵(不是那种幼稚到shi的2 x 2矩阵)的特征值．
根据定义的话，很可能需要求解高阶方程．．．
这明显是个坑．．．高阶方程你肿么破．．．折腾了好久
1.我要求特征值和特征向量．
2.找到一种算法QR分解矩阵求解特征值
3.QR矩阵分解需要Gram-schimidt正交化分解有一种很明显的感觉，往往在现在很难有 很系统 很深入 的学习某一...
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2015-03-05 22:23:59
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在优化求解问题中，经常要用到矩阵奇异值的SVD分解。奇异值分解 (singularvalue decomposition,SVD)是一种可靠地正交矩阵分解法，它比QR分解法要花上近十倍的计算时间。在Ubuntu下基于eigen C++库测试了eigen SVD算法的性能，即SVD求解最小二乘/伪逆...
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2015-03-03 06:24:38
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概述：本教程为您介绍.Net唯一的数学与统计学运算库NMath，实现矩阵分解的两种方法。 Nmath中包括用于构造和操作矩阵QR和奇异值分解的分解类。QR分解如下表示： 1 AP=QR 其中P是一个可置换矩阵，Q是正交的...
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2015-02-17 09:17:20
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矩阵分解是最近几年比较火的算法，经过kddcup和netflix比赛的多人多次检验，矩阵分解可以带来更好的结果，而且可以充分地考虑各种因素的影响，有非常好的扩展性，因为要考虑多种因素的综合作用，往往需要构造cost function来将矩阵分解问题转化为优化问题，根据要考虑的因素为优化问题添加con...
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2014-12-29 19:56:43
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【简化数据】奇异值分解(SVD)
@author：wepon
@blog：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/42214205
1、简介
奇异值分解（singular Value Decomposition），简称SVD，线性代数中矩阵分解的方法。假如有一个矩阵A，对它进行奇异值分解，可以得到三个矩阵：
...
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2014-12-28 17:01:34
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矩阵分解技术和模型组合方法可能是与Netflix Prize有关最多被讨论的算法。似乎基于矩阵分解的模型是最精确，并想将这些矩阵分解模型加上被时间效应和二元观点所需要提供的重要灵活性。虽然如此，已经在大多数文献中占很主导的邻居模型仍然会继续流行，这根据他的实际特点——无需训练就能够处理新的用户评分并提供推荐的直接解释。关于Machine Learning&Pattern Recognition更多讨论与交流，敬请关注本博客和新浪微博songzi_tea....
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2014-12-19 14:27:52
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MIT 线性代数课程中讲过的矩阵分解有很多种，但是据我所知最重要的应该是SVD分解了，假如现在想把行空间的正交基通过A左乘的方法变换到列空间的正交基，既有：
需要说明的一点是，我们可以轻易得到行空间的正交基，但是并不是所有的A都能满足变换过去后还是正交基的条件，所以，这个A需要满足条件，或者说A和U,V需要满足一定的关系。将上式左右两边都乘以V的转置，就可以得到矩阵奇异值分解的公式，SV...
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2014-12-09 10:35:28
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189
1 # 创建数据集,5*7的矩阵 2 def loadExData(): 3 return [[1,1,1,0,0], 4 [2,2,2,0,0], 5 [1,1,1,0,0], 6 [5,5,5,0,0], 7 ...
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编程语言 时间：
2014-11-27 17:40:40
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367
[问题2014A05] 解答(1) 将矩阵 \(A\) 分解为两个矩阵的乘积:\[A=\begin{bmatrix} 1 & 1 & \cdots & 1 & 1 \\ x_1 & x_2 & \cdots & x_n & x \\ \vdots & \vdots & & \vdots & \vdo...
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2014-11-08 14:57:11
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