这个算法是Lee和Seung在1999年发表在nature杂志上的。具体论文看这里:http://www.seas.upenn.edu/~ddlee/Papers/nmf.pdf。 看不懂英 ...
作者:桂。 时间: : : 链接:http: www.cnblogs.com xingshansi p .html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦 前言 之前在梳理最小二乘的时候,矩阵方程有一类可以利用非负矩阵分解 Non negative matrix factorization, NMF 的方法求解,经常见到别人提起这个算法,打算对此梳理一下。优化问题求解,最基本的是问题描述与准则函数的 ...
2017-04-06 20:23 0 4893 推荐指数:
这个算法是Lee和Seung在1999年发表在nature杂志上的。具体论文看这里:http://www.seas.upenn.edu/~ddlee/Papers/nmf.pdf。 看不懂英 ...
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 ...
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 ...
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 ...
MATLAB小函数:计算KL散度与JS散度 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 问题:给定两个向量,计算这两个向量之间的Kullback-Leibler Divergence与Jensen-Shannon Divergence。KL散 ...
损失函数 在逻辑回归建立过程中,我们需要一个关于模型参数的可导函数,并且它能够以某种方式衡量模型的效果。这种函数称为损失函数(loss function)。 损失函数越小,则模型的预测效果越优。所以我们可以把训练模型问题转化为最小化损失函数的问题。 损失函数有多种,此次介绍分类问题最常 ...
一、第一种理解 相对熵(relative entropy)又称为KL散度(Kullback–Leibler divergence,简称KLD),信息散度(information divergence),信息增益(information gain)。 KL散度是两个概率分布P和Q差别 ...