首先我们现在有一个矩阵$R_{mn}$，其中$R_{ij}$代表第$i$个用户对第$j$个商品的喜爱程度。 $LMF$算法认为每个商品上面都有一些隐因子，而顾客的喜爱程度是由这些隐因子来决定的。因此便可以将$R_{mn}$分解成$P_{mF} \times Q_{Fn}$的形式。 矩阵$P_{mF} ...
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2020-01-24 17:24:46
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矩阵分解 基本矩阵分类 正交矩阵 ： $AA^T=A^TA=I$ 正定矩阵 ： 对于任何$0\not=x\in R^n$, $A^TxA 0$, $A$为正定矩阵 对称矩阵 ： $A=A^T$ 对称正定矩阵 ：若满足$A=A^T$，且对于任何$0\not=x\in R^n$, $A^TxA 0$， ...
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2020-01-16 23:49:22
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1. 矩阵分解可以用来解决什么方法, 以及how? 利用矩阵分解来解决实际问题的分析方法很多，如PCA(主成分分析)、ICA(独立成分分析)、SVD(奇异值分解)、VQ(矢量量化)等。在所有这些方法中，原始的大矩阵V被近似分解为低秩的V=WH形式。这些方法的共同特点是，因子W和H中的元素可为正或负， ...
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2020-01-10 22:12:43
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一、稠密矩阵分解 方法有PartialPivLU、FullPivLU、HouseholderQR、ColPivHouseholderQR、FullPivHouseholderQR、CompleteOrthogonalDecomposition、LLT、LDLT、BDCSVD、JacobiSVD、 以 ...
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2020-01-10 15:36:01
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一、矩阵分解 1.案例 我们都熟知在一些软件中常常有评分系统，但并不是所有的用户user人都会对项目item进行评分，因此评分系统所收集到的用户评分信息必然是不完整的矩阵。那如何跟据这个不完整矩阵中已有的评分来预测未知评分呢。使用矩阵分解的思想很好地解决了这一问题。 假如我们现在有一个用户 项目的评 ...
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2020-01-06 14:55:51
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奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）是一种重要的矩阵分解（Matrix Decomposition）方法，可以看做对称方正在任意矩阵上的一种推广，该方法在机器学习的中占有重要地位。 首先讲解一下SVD的理论，然后用python实现SVD，并应用于图像压缩。 ...
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2019-12-28 09:29:16
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推荐系统之矩阵分解及其Python代码实现 ...
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2019-12-25 11:32:26
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隐语义模型（Latent factor model，以下简称`LFM`），是推荐系统领域上广泛使用的算法。它将矩阵分解应用于推荐算法推到了新的高度，在推荐算法历史上留下了光辉灿烂的一笔。本文将对 `LFM` 原理进行详细阐述，给出其基本算法原理。此外，还将介绍使得隐语义模型声名大噪的算法`FunkS... ...
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2019-11-24 12:13:11
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In [1]: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt In [2]: #创建一个矩阵 a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) ...
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2019-11-22 09:12:22
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import org.apache.spark.mllib.recommendation.{ALS,MatrixFactorizationModel,Rating} ALS:最小二乘法求解矩阵分解问题的最优化方法。其实，就是补充二维矩阵中缺失的打分。 输入：显性数据-train,隐形数据-train ...
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2019-09-30 14:26:49
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