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 ...
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 ...
線性調頻信號是一種大時寬帶寬積信號。線性調頻信號的相位譜具有平方律特性,在脈沖壓縮過程中可以獲得較大的壓縮比,其最大優點是所用的匹配濾波器對回波信號的多普勒頻移不敏感,即可以用一個匹配濾波 ...
為了便於理解,首先放上幾張圖,以下分析都是基於這幾張圖。 圖(1) 信號的頻率隨時間變化 圖(2)FMCW雷達簡化框圖 ...
最近參加一個推薦算法比賽,想試一下LFM 來提高預測精度。自己嘗試寫了一個LFM 實現。 數據規模比較大時,性能較差。浮點運算會有超精度的情況。建議還是應該使用libfm. 參考公式 : 損式函 ...