原文:非負矩陣分解(1):准則函數及KL散度

作者:桂。 時間: : : 鏈接:http: www.cnblogs.com xingshansi p .html 聲明:歡迎被轉載,不過記得注明出處哦 前言 之前在梳理最小二乘的時候,矩陣方程有一類可以利用非負矩陣分解 Non negative matrix factorization, NMF 的方法求解,經常見到別人提起這個算法,打算對此梳理一下。優化問題求解,最基本的是問題描述與准則函數的 ...

2017-04-06 20:23 0 4893 推薦指數:

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matlab練習程序(矩陣分解

  這個算法是Lee和Seung在1999年發表在nature雜志上的。具體論文看這里:http://www.seas.upenn.edu/~ddlee/Papers/nmf.pdf。   看不懂英 ...

Wed Nov 14 02:46:00 CST 2012 3 15643
矩陣分解(3):拉格朗日乘子法求解

作者:桂。 時間:2017-04-07 07:11:54 鏈接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6679325.html 聲明:歡迎被轉載,不過記得注明出處哦~ 前言 本文為矩陣分解系列第三篇,在第二篇中介紹了不同准則 ...

Sat Apr 08 03:06:00 CST 2017 4 2509
推薦算法——矩陣分解(NMF)

一、矩陣分解回想 在博文推薦算法——基於矩陣分解的推薦算法中,提到了將用戶-商品矩陣進行分解。從而實現對未打分項進行打分。 矩陣分解是指將一個矩陣分解成兩個或者多個矩陣的乘積。對於上述的用戶-商品矩陣(評分矩陣),記為 Vm×n 。能夠將其分解 ...

Thu Aug 10 16:02:00 CST 2017 1 8958
矩陣分解系列三:矩陣分解及Python實現

矩陣分解的定義及理解 「摘自《遷移學習》K-Means算法&矩陣三因子分解(NMTF)」 下圖可幫助理解: 舉個簡單的人臉重構例子: Python實例:用矩陣分解提取人臉特征 「摘自Python機器學習應用」 在sklearn ...

Tue May 19 23:13:00 CST 2020 0 1134
矩陣分解(2):算法推導與實現

作者:桂。 時間:2017-04-06 20:26:01 鏈接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6670214.html 聲明:歡迎被轉載,不過記得注明出處哦~ 前言 本文矩陣分解(Nonegative matrix ...

Fri Apr 07 05:51:00 CST 2017 0 8083
MATLAB小函數:計算KL與JS

MATLAB小函數:計算KL與JS 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 問題:給定兩個向量,計算這兩個向量之間的Kullback-Leibler Divergence與Jensen-Shannon Divergence。KL ...

Thu Oct 01 00:22:00 CST 2020 0 1782
損失函數--KL與交叉熵

損失函數 在邏輯回歸建立過程中,我們需要一個關於模型參數的可導函數,並且它能夠以某種方式衡量模型的效果。這種函數稱為損失函數(loss function)。 損失函數越小,則模型的預測效果越優。所以我們可以把訓練模型問題轉化為最小化損失函數的問題。 損失函數有多種,此次介紹分類問題最常 ...

Wed Dec 04 09:41:00 CST 2019 0 865
淺談KL

一、第一種理解     相對熵(relative entropy)又稱為KL(Kullback–Leibler divergence,簡稱KLD),信息(information divergence),信息增益(information gain)。   KL是兩個概率分布P和Q差別 ...

Tue Oct 27 00:46:00 CST 2015 0 27430
 
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