原文:什么是非负矩阵分解 NMF(Non-negative Matrix Factorization )

著名的科学杂志 Nature 于 年刊登了两位科学家D.D.Lee和H.S.Seung对数学中非负矩阵研究的突出成果。该文提出了一种新的矩阵分解思想 非负矩阵分解 Non negative Matrix Factorization,NMF 算法,即NMF是在矩阵中所有元素均为非负数约束条件之下的矩阵分解方法。该论文的发表迅速引起了各个领域中的科学研究人员的重视:一方面,科学研究中的很多大规模数据 ...

2012-03-30 08:23 0 3782 推荐指数:

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Non-negative Matrix Factorization矩阵分解

著名的科学杂志《Nature》于1999年刊登了两位科学家D.D.Lee和H.S.Seung对数学中非矩阵研究的突出成果。该文提出了一种新的矩阵分解思想――非矩阵分解(Non-negative Matrix FactorizationNMF)算法,即NMF是在矩阵中所有元素均为非 ...

Thu Sep 12 05:56:00 CST 2013 0 6676
关于NMFNon-negative Matrix Factorization

著名的科学杂志《Nature》于1999年刊登了两位科学家D.D.Lee和H.S.Seung对数学中非矩阵研究的突出成果。该文提出了一种新的矩阵分解思想――非矩阵分解(Non-negative Matrix FactorizationNMF)算法,即NMF是在矩阵中所有元素均为非负数 ...

Thu Nov 13 01:09:00 CST 2014 0 3243
推荐算法——非矩阵分解(NMF)

一、矩阵分解回想 在博文推荐算法——基于矩阵分解的推荐算法中,提到了将用户-商品矩阵进行分解。从而实现对未打分项进行打分。 矩阵分解是指将一个矩阵分解成两个或者多个矩阵的乘积。对于上述的用户-商品矩阵(评分矩阵),记为 Vm×n 。能够将其分解 ...

Thu Aug 10 16:02:00 CST 2017 1 8958
基于矩阵分解(MF,Matrix Factorization)的推荐算法

LFM LFM即隐因子模型,我们可以把隐因子理解为主题模型中的主题、HMM中的隐藏变量。比如一个用户喜欢《推荐系统实践》这本书,背后的原因可能是该用户喜欢推荐系统、或者是喜欢数据挖掘、亦或者是喜欢作 ...

Mon May 23 08:42:00 CST 2016 5 17447
 
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