【Math for ML】矩陣分解(Matrix Decompositions) （下）
【Math for ML】矩陣分解(Matrix Decompositions) （上） I. 奇異值分解(Singular Value Decomposition) 1. 定義 Singular Value Decomposition (SVD)是線性代數中十分重要的矩陣分解方法 ...
原文：【Math for ML】矩陣分解(Matrix Decompositions) （上）
I. 行列式 Determinants 和跡 Trace . 行列式 Determinants 為避免和絕對值符號混淆，本文一般使用 det A 來表示矩陣 A 的行列式。另外這里的 A R n n 默認是方陣，因為只有方陣才能計算行列式。 行列式如何計算的就不在這里贅述了，下面簡要給出行列式的各種性質和定理。 定理 ：當且僅當一個方陣的行列式不為 ，則該方陣可逆。 定理 ：方陣 A 的行列式可沿 ...
2018-12-20 21:42 0 1076 推薦指數：
相關推薦
矩陣分解(Matrix Factorization)與推薦系統
轉自：http://www.tuicool.com/articles/RV3m6n 對於矩陣分解的梯度下降推導參考如下： ...
基於矩陣分解(MF,Matrix Factorization)的推薦算法
LFM LFM即隱因子模型，我們可以把隱因子理解為主題模型中的主題、HMM中的隱藏變量。比如一個用戶喜歡《推薦系統實踐》這本書，背后的原因可能是該用戶喜歡推薦系統、或者是喜歡數據挖掘、亦或者是喜歡作 ...
Non-negative Matrix Factorization 非負矩陣分解
著名的科學雜志《Nature》於1999年刊登了兩位科學家D.D.Lee和H.S.Seung對數學中非負矩陣研究的突出成果。該文提出了一種新的矩陣分解思想――非負矩陣分解(Non-negative Matrix Factorization，NMF)算法，即NMF是在矩陣中所有元素均為非 ...
什么是非負矩陣分解 NMF（Non-negative Matrix Factorization ）
著名的科學雜志《Nature》於1999年刊登了兩位科學家D.D.Lee和H.S.Seung對數學中非負矩陣研究的突出成果。該文提出了一種新的矩陣分解思想――非負矩陣分解(Non-negative Matrix Factorization，NMF)算法，即NMF是在矩陣中所有元素均為非 ...
Matrix 矩陣
單位矩陣 4X4單位矩陣E： 4*4矩陣表示4行4列： 伴隨矩陣 求解方法： 1. 把矩陣的各個元素換成它的代數余子式； 2. 將所得到的矩陣轉置便得到A的伴隨矩陣； 代數余子式：在一個n階行列式中,把元素aij (i,j ...
ML01 機器學習后利用混淆矩陣Confusion matrix 進行結果分析
目標： 快速理解什么是混淆矩陣， 混淆矩陣是用來干嘛的。 首先理解什么是confusion matrix 看定義，在機器學習領域，混淆矩陣（confusion matrix），又稱為可能性表格或是錯誤矩陣。它是一種特定的矩陣用來呈現算法性能的效果，通常是監督學習（非監督學習 ...
矩陣分解
矩陣分解-Basic MF Basic MF是最基礎的分解方式，將評分矩陣R分解為用戶矩陣U和項目矩陣S， 通過不斷的迭代訓練使得U和S的乘積越來越接近真實矩陣，矩陣分解過程如圖： 目標函數 預測值與真實值之間的差。采用梯度下降的方式迭代計算U和S，它們收斂時就是分解出來的矩陣。我們用損失 ...