推薦系統之最小二乘法ALS的Spark實現
1.ALS算法流程： 初始化數據集和Spark環境----> 切分測試機和檢驗集------> 訓練ALS模型------------> ...
原文：ALS交替最小二乘法總結
摘要： .算法概述 .算法推導 .算法特性及優缺點 .注意事項 .實現和具體例子 .適用場合 內容： .算法概述 ALS是alternating least squares的縮寫 , 意為交替最小二乘法 而ALS WR是alternating least squares with weighted regularization的縮寫，意為加權正則化交替最小二乘法。關於最小二乘法可以看我之前的這篇介 ...
2018-04-17 07:51 0 1435 推薦指數：
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ALS是alternating least squares的縮寫 , 意為交替最小二乘法；而ALS-WR是alternating-least-squares with weighted-λ -regularization的縮寫，意為加權正則化交替最小二乘法。該方法常用於基於矩陣分解的推薦系統中 ...
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1. 基礎回顧 矩陣的奇異值分解 SVD （特別詳細的總結，參考 http://blog.csdn.net/wangzhiqing3/article/details/7446444） 矩陣與向量相乘的結果與特征值，特征向量有關。 數值小的特征值對矩陣-向量相乘的結果貢獻小 ...
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最小二乘法 與 均方誤差的區別（總結） 一、總結 一句話總結： 基於均方誤差最小化來進行模型求解的方法稱為“最小二乘法”。——周志華《機器學習》 最小二乘法作為損失函數：沒有除以總樣本數m；均方誤差(MSE)：除以總樣本數m 二、最小二乘法 與 均方誤差的區別 博客對應課程 ...
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