1.ALS算法流程： 初始化数据集和Spark环境----> 切分测试机和检验集------> 训练ALS模型------------> ...

　　ALS是alternating least squares的缩写 , 意为交替最小二乘法；而ALS-WR是alternating-least-squares with weighted-λ -regularization的缩写，意为加权正则化交替最小二乘法。该方法常用于基于矩阵分解的推荐系统中 ...

1. 基础回顾 矩阵的奇异值分解 SVD （特别详细的总结，参考 http://blog.csdn.net/wangzhiqing3/article/details/7446444） 矩阵与向量相乘的结果与特征值，特征向量有关。 数值小的特征值对矩阵-向量相乘的结果贡献小 ...

最小二乘法 与 均方误差的区别（总结） 一、总结 一句话总结： 基于均方误差最小化来进行模型求解的方法称为“最小二乘法”。——周志华《机器学习》 最小二乘法作为损失函数：没有除以总样本数m；均方误差(MSE)：除以总样本数m 二、最小二乘法 与 均方误差的区别 博客对应课程 ...

目录 简介 一元线性回归下的最小二乘法 多元线性回归下的最小二乘法 最小二乘法的代码实现 实例 简介 个人博客: https://xiaoxiablogs.top 最小二乘法就是用过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配 ...

简介 最小二乘法在曲线,曲面的拟合有大量的应用. 但其实一直不是特别清楚如何实现与编码. 参考链接 https://www.jianshu.com/p/af0a4f71c05a 写的比较实在 作者的 代码链接 https://github.com/privateEye-zzy ...

1、前言 a、本文主性最小二乘的标准形式，非线性最小二乘求解可以参考Newton法 b、对于参数求解问题还有另外一种思路：RANSAC算法。它与最小二乘各有优缺点： --当测量 ...

宝宝问了我一个最小二乘法的算法，我忘记了，巩固了之后来总结一下。 首先先理解最小二乘法： 最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可 ...