[机器学习笔记]奇异值分解SVD简介及其在推荐系统中的简单应用
本文先从几何意义上对奇异值分解SVD进行简单介绍，然后分析了特征值分解与奇异值分解的区别与联系，最后用python实现将SVD应用于推荐系统。 1.SVD详解 SVD(singular value decomposition)，翻译成中文就是奇异值分解。SVD的用处有很多，比如：LSA（隐性 ...
原文：【机器学习】推荐系统、SVD分解降维
推荐系统： .基于内容的实现：KNN等 .基于协同滤波 CF 实现：SVD pLSA 从LSA发展而来,由SVD实现 LDA GDBT SVD算是比较老的方法，后期演进的主题模型主要是pLSA和LDA。pLSA主要基于EM最大期望算法，而LDA主要基于Gibbs抽样算法，这个在下一篇文章 主题模型 里会详细介绍。 一 推荐系统 推荐系统实现主要分为两个方面：基于内容实现和基于协同滤波实现。 .基于 ...
2014-11-04 09:18 0 7668 推荐指数：
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