[機器學習筆記]奇異值分解SVD簡介及其在推薦系統中的簡單應用
本文先從幾何意義上對奇異值分解SVD進行簡單介紹，然后分析了特征值分解與奇異值分解的區別與聯系，最后用python實現將SVD應用於推薦系統。 1.SVD詳解 SVD(singular value decomposition)，翻譯成中文就是奇異值分解。SVD的用處有很多，比如：LSA（隱性 ...
原文：【機器學習】推薦系統、SVD分解降維
推薦系統： .基於內容的實現：KNN等 .基於協同濾波 CF 實現：SVD pLSA 從LSA發展而來,由SVD實現 LDA GDBT SVD算是比較老的方法，后期演進的主題模型主要是pLSA和LDA。pLSA主要基於EM最大期望算法，而LDA主要基於Gibbs抽樣算法，這個在下一篇文章 主題模型 里會詳細介紹。 一 推薦系統 推薦系統實現主要分為兩個方面：基於內容實現和基於協同濾波實現。 .基於 ...
2014-11-04 09:18 0 7668 推薦指數：
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