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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【机器学习】K-Means 聚类是特殊的矩阵分解问题。
本博客是该论文《k-Means Clustering Is Matrix Factorization》的阅读笔记。论文证明了传统的K-Means算法的目标函数可以被表达成数据矩阵与其低阶数据矩阵之间差异的Frobenius范数。简单地说，K-Means 聚类是特殊的矩阵分解问题。...
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2015-12-26 19:43:15
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function?[L,U,p]?=?lutxloops(A)
%LU?Triangular?factorization
%???[L,U,p]?=?lup(A)?produces?a?unit?lower?triangular?matrix?L,
%???an?upper?triangular?matrix?U?and?a?permu...
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2015-11-04 16:10:25
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矩阵分解来源：http://www.cvchina.info/2011/09/05/matrix-factorization-jungle/美帝的有心人士收集了市面上的矩阵分解的差点儿全部算法和应用，因为源地址在某神奇物质之外，特转载过来，源地址Matrix Decompositionshas a ...
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2015-09-08 15:02:32
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之前写过两篇文章，分别是
1）矩阵分解的综述：scikit-learn：2.5.矩阵因子分解问题
2）关于TruncatedSVD的简单介绍：scikit-learn：通过TruncatedSVD实现LSA（隐含语义分析）
今天发现NMF也是一个很好很实用的模型，就简单介绍一下，它也属于scikit-learn：2.5.矩阵因子分解问题的一部分。
NMF是另一种压缩方法，前...
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2015-08-20 10:42:03
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在NNet这个系列中讲了Matrix Factorization感觉上怪怪的，但是听完第一小节课程就明白了。林首先介绍了机器学习里面比较困难的一种问题：categorical features这种问题的特征就是一些ID编号这类的，不是numerical的。如果要处理这种情况，需要encoding f...
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2015-08-15 00:04:34
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很多ML模型用的都是数值特征，那么对于分类特征，该怎么做呢？ 以linear network为例：先对特征进行转换，转换成有意义的特征后，再对其进行线性组合 进一步，模型可表示为：使Ein最小，我们就能知道如何转换特征，如何组合线性模型。 以给电影打分为例，我们实际上要做的，就是...
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2015-08-07 17:57:04
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题意很简单。就是求x^k-1的因式分解。显然x-1必然是其中之一（x=1, x^k-1=0）。假设k=mp.则x^k = (x^p)^m,同理x^p-1必然是其中之一，即x^p的所有因式一定是x^k的所有因式。思路就是按照上面的方式，先找到k的约束的多项式，然后求得最后一个因式的系数。求得所有[2,...
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2015-06-28 06:27:02
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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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编程语言 时间：
2015-05-06 15:14:20
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一、How to construct the dependency？1、首字母即随机变量名称2、I->G是更加复杂的模型，但Bayes里不考虑，因为Bayes只是无环图。3、CPD = conditional probability distribution。图中的每一个点都是一个CPD，这里5个点...
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Web程序 时间：
2015-03-15 10:50:08
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