基于矩阵分解的推荐系统实例
使用MATLAB尝试了随机梯度下降的矩阵分解方法，实现了一个比较简单的推荐系统的原理。 常用推荐系统的方法有协同过滤， 基于物品内容过滤等等。 这次是用的矩阵分解模型属于协同过滤的一种方法，大致原理是通过一定数量的因子来描述各个用户的喜好和各个物品的属性。 通过随机梯度下降法分解 ...
原文：梯度下降与矩阵分解实例解析
一 SGD的一个例子说明 下图是我目前得到的一个评分文件, 列的含义分别是UID:User ID,IID:Item ID,score:用户评分.可以看到一共有 个用户, 个物品. 他们可以构成一个 的评分矩阵矩阵.我现在取k ,要把它们分解成为一个 的P矩阵和一个 的Q矩阵. 首先初始化P和Q矩阵,一般都用符合正态分布的随机数X N , 来填充矩阵. 现在我计算u 时的 L Pu,取 的值为 首先 ...
2016-03-02 10:44 13 4407 推荐指数：
相关推荐
DeepLearning 代码解析--随机梯度下降SGD
1、梯度下降（gradient decent） 梯度下降方法是我们求最优化的常用方法。常用的有批量梯度下降和随机梯度下降。 对于一个目标函数；我们目的min（J(Θ)）， α是learningrate，表示每次向梯度负方向下降的步长，经过一次次迭代，向最优解收敛，如下图 ...
简单多元线性回归（梯度下降算法与矩阵法）
from：https://www.cnblogs.com/shibalang/p/4859645.html 多元线性回归是最简单的机器学习模型，通过给定的训练数据集，拟合出一个线性模型，进而对 ...
简单多元线性回归（梯度下降算法与矩阵法）
多元线性回归是最简单的机器学习模型，通过给定的训练数据集，拟合出一个线性模型，进而对新数据做出预测。 对应的模型如下： n: 特征数量。 一般选取残差平方和最小化作为损失函数，对应为： M:训练样本数量。 通过最小化代价损失函数，来求得 值，一般优化的方法有两种，第一是梯度下降 ...
梯度下降与随机梯度下降
梯度下降法先随机给出参数的一组值，然后更新参数，使每次更新后的结构都能够让损失函数变小，最终达到最小即可。在梯度下降法中，目标函数其实可以看做是参数的函数，因为给出了样本输入和输出值后，目标函数就只剩下参数部分了，这时可以把参数看做是自变量，则目标函数变成参数的函数了。梯度下降每次都是更新每个参数 ...
【stanford】梯度、梯度下降，随机梯度下降
一、梯度gradient http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%A2%AF%E5%BA%A6 在标量场f中的一点处存在一个矢量G，该矢量方向为f在该点处变化率最大的方向，其模也等于这个最大变化率的数值，则矢量G称为标量场f的梯度。 在向量微积分中，标量场的梯度 ...
秒懂机器学习---梯度下降简单实例
秒懂机器学习---梯度下降简单实例 一、总结 一句话总结： 机器学习中：但凡能够把数据映射到多维空间的那个图形上，那么事情就变的比较好解决了 别人要不要你，就是看你有没有震撼到别人，你的各个方面的实力和魅力 1、python支持函数中定义函数实例？ python中函数里面可以定 ...
五步解析机器学习难点—梯度下降
”你这软件的用户需求有四百多项， 你难道就没意识到没有哪个人可以用这么复杂的产品么?” ”你说的很对，我最好在需求中再加一项——‘容易使用’。” 迪尔伯特系列漫画 来源：http:// ...