矩陣奇異值分解(SVD)及其應用
前言： 上一次寫了關於PCA與LDA的文章，PCA的實現一般有兩種，一種是用特征值分解去實現的，一種是用奇異值分解去實現的。在上篇文章中便是基於特征值分解的一種解釋。特征值和奇異值在大部分人的印象中，往往是停留在純粹的數學計算中。而且線性代數或者矩陣論里面，也很少講 ...
原文：SVD奇異矩陣分解
奇異矩陣分解SVD 奇異矩陣分解的核心思想認為用戶的興趣只受少數幾個因素的影響，因此將稀疏且高維的User Item評分矩陣分解為兩個低維矩陣，即通過User Item評分信息來學習到的用戶特征矩陣P和物品特征矩陣Q，通過重構的低維矩陣預測用戶對產品的評分.SVD的時間復雜度是O m . 在了解奇異矩陣分解前， 先要了解矩陣分解， 矩陣分解就是特征值分解， 特征值分解和奇異值分解的目的都是一樣，就 ...
2016-10-18 18:44 0 1444 推薦指數：
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