作者：桂。 时间：2017-04-07 07:11:54 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6679325.html 声明：欢迎被转载，不过记得注明出处哦~ 前言 本文为非负矩阵分解系列第三篇，在第二篇中介绍了不同准则 ...

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 ...

作者：桂。 时间：2017-04-06 20:26:01 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6670214.html 声明：欢迎被转载，不过记得注明出处哦~ 前言 本文非负矩阵分解（Nonegative matrix ...

非负矩阵分解的定义及理解 「摘自《迁移学习》K-Means算法&非负矩阵三因子分解（NMTF）」 下图可帮助理解： 举个简单的人脸重构例子： Python实例：用非负矩阵分解提取人脸特征 「摘自Python机器学习应用」 在sklearn ...

　　　　在文本主题模型之潜在语义索引(LSI)中，我们讲到LSI主题模型使用了奇异值分解，面临着高维度计算量太大的问题。这里我们就介绍另一种基于矩阵分解的主题模型：非负矩阵分解(NMF)，它同样使用了矩阵分解，但是计算量和处理速度则比LSI快，它是怎么做到的呢？ 1. 非负矩阵分解(NMF)概述 ...

个商品之间的关系 通常在用户对商品进行打分的过程中，打分是非负的，这就要求： 这便是非负矩阵分解 ...

作者：桂。 时间：2017-04-14 06:22:26 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6685811.html 声明：欢迎被转载，不过记得注明出处哦~ 前言 之前梳理了一下非负矩阵分解（Nonnegative ...

一、使用非负最小二乘法 Non-negative matrix factorisation using non-negative least squares 问题 给定一个矩阵\(A\),将其分解成两个非负的因子： \[A_{M \times N} \approx W_{M ...