16.1问题形式化 (1)讲推荐系统的原因主要有以下几点: 1.推荐系统是一个很重要的机器学习的应用，虽然在学术界上占比较低，但是在商业应用中非常的重要，占有很高的优先级。 2.传达机器学习的一个大思想：特性是可以学习而来的，不需要人工去选择。 (2)说明的案例：电影推荐系统 希望创建一个算法来预测 ...
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2018-07-07 15:53:32
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NMF非负矩阵分解初探 简介 数据可以表示为一个矩阵 $V$，列 $v_n$ 是采样点而行代表特征features。我们想把这个矩阵$V$因式分解为两个未知的矩阵 $W$ 和 $H$ $$ V \approx \hat{V} \equiv WH$$ 这里面 $W$ 是一个经常性出现的patterns ...
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2018-07-05 16:03:17
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特征分解：将矩阵分 解成一组特征向量和特征值。 方阵 A 的 特征向量(eigenvector)是指与 A 相乘后相当于对该向量进行缩放 的非零向量 v 标量 λ 被称为这个特征向量对应的 特征值(eigenvalue)。(类似地，我们也可以 定义 左特征向量(left eigenvector)v? ...
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2018-06-12 22:29:56
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矩阵论是对线性代数的延伸，很有必要深入研究。研究矩阵论可以加深对PCA，SVD,矩阵分解的理解，尤其是第一章入门的线性空间的理解，在知识图谱向量化，self_attention等论文中会涉及大量的矩阵论的知识。本文对此做一个总结，分为以下结构: 第一部分：矩阵的线性空间，矩阵的意义; 第二部分：矩阵 ...
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2018-06-08 00:47:35
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在矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用中，我们讨论过像funkSVD之类的矩阵分解方法如何用于推荐。今天我们讲另一种在实际产品中用的比较多的推荐算法:贝叶斯个性化排序(Bayesian Personalized Ranking, 以下简称BPR)，它也用到了矩阵分解，但是和funkSVD家族却有很多不 ...
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2018-06-03 17:27:51
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Eigen提供了解线性方程的计算方法，包括LU分解法，QR分解法，SVD（奇异值分解）、特征值分解等。对于一般形式如下的线性系统： 解决上述方程的方式一般是将矩阵A进行分解，当然最基本的方法是高斯消元法。 先来看Eigen 官方的第一个例程： 运行结果如下： Eigen内置的解线性方程组的算法如下表 ...
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2018-05-01 23:43:02
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Factorization Machines 1. 论文提出了 Factorization Machine （因子分解机模型）来解决稀疏数据问题。并与支持向量机和矩阵分解算法（如SVD++）进行对比。 FM模型在稀疏数据下可以同时训练一次项参数和二次项参数。设输入向量 $\mathbf{x} = ( ...
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2018-05-01 20:40:32
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作者：桂。 时间：2018-04-23 21:12:02 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/8921815.html 前言 本文主要是复数矩阵分解的拆解思路（矩阵求逆/特征值分解）一文的补充。 一、并行拆解思路 回顾前文，对于8X8的实数矩阵： 仿真： J ...
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2018-04-23 22:46:48
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Eigen 是一个基于C++的线性代数库，其中实现大量常用的线性代数算法，包括常规矩阵计算，矩阵变换，矩阵分解，矩阵块操作。Eigen 广泛地应用在开源项目中，例如OpenCV，PCL(Point Cloud Library)，ROS等。其实Eigen中算法都可以在matlab中找到，但是由于mat ...
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2018-04-21 19:44:44
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闲来无聊，整理下，以飨各位 K-means，如何用hadoop实现k-meansnaive bayes和logistic regression的区别LDA的原理和推导做广告点击率预测，用哪些数据什么算法推荐系统的算法中最近邻和矩阵分解各自适用场景 需要进行公式推导的 SVM LR 贝叶斯 LSTM ...
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2018-04-06 18:40:44
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