作者：桂。 时间：2017-04-06 12:29:26 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6672908.html 声明：欢迎被转载，不过记得注明出处哦~ 前言 之前在梳理最小二乘的时候，矩阵方程有一类可以利用非负矩阵分解（Non-negative ma ...
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2017-04-06 20:53:36
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1.原理发现写关于非负矩阵的博文还是蛮多的，还是以自己的角度总结一下自己的最近看的若干东西以及对非负矩阵分解有用的一些资料链接。NMF，全称为non-negative matrix factorization，中文呢为“非负矩阵分解”。NMF的思想：V=WH（W权重矩阵、H特征矩阵、V原矩阵），通过计算从原矩阵提取权重和特征两个不同的矩阵出来。属于一个无监督学习的算法，其中限制条件就是W和H中的所有...
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2016-07-15 21:47:00
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1. NMF-based 推荐算法在例如Netflix或MovieLens这样的推荐系统中，有用户和电影两个集合。给出每个用户对部分电影的打分，希望预测该用户对其他没看过电影的打分值，这样可以根据打分值为其做出推荐。用户和电影的关系，可以用一个矩阵来表示，每一列表示用户，每一行表示电影，每个元素的值表示用户对已经看过的电影的打分。下面来简单介绍一下基于NMF的推荐算法。在python当中有一个包叫做...
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2016-07-15 21:46:08
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NMF（非负矩阵分解），由于其分解出的矩阵是非负的，在一些实际问题中具有非常好的解释，因此用途很广。在此，我给大家介绍一下NMF在多声部音乐中的应用。要翻译的论文是利用NMF转录多声部音乐的开山之作，浅显易懂地介绍了如何利用NMF对钢琴曲进行乐谱翻译，值得一看。
摘要
在本文中我们提出一种新方法用来分析由固定谐波格式的音符构成的复调乐曲片段（例如钢琴音符）。由于音符结构固...
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2015-12-31 12:56:16
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Atam教授：核希尔伯特空间（ 再生Hilbert空间），蒙塔卡罗方法，KNN，多维线性回归，PSF方法回归，特征之间的非线性关系，deep learning，香农信息熵，回归贝叶斯，稀疏字典构造Jayaram:模糊连通性原理，稀疏分解，非负矩阵分解，svd分解图分割，adaboost，自适应稀疏模...
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2015-12-07 16:00:02
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1简介为了理解复杂的数据，人们提出了分层特征提取概念。著名的算法之一是2006年Hinton提出的DeepBeliefNetwork（DBN）。随着训练深层结构的成功，人们又提出了许多深度学习的变体。尽管这些多层算法产生了多层方法在特征提取和提供对复杂问题的有效方法，但并没有告诉我们通过..
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2014-10-05 23:58:49
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1，单值分解：线性代数的重要部分，已经被广泛用于模式识别中的降维和信息检索应用中。
2，独立成分分析
3，非负矩阵分解
4，非线性降维算法：① kernel PCA②基于图的方法（拉普拉斯算子，Local LinearEmbedding (LLE)，Isometric Mapping (ISOMAP)）
5，离散傅里叶变换
6，离散cos和sin变换
7，THEHADAMARD TRA...
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2014-07-22 14:31:58
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