tensorflow中的有关推荐系统矩阵分解用到的相关库

最新推荐文章于 2024-05-22 14:23:49 发布
原创 最新推荐文章于 2024-05-22 14:23:49 发布 · 446 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了TensorFlow中的基本概念，包括变量的定义、随机数生成、矩阵运算等操作。这些知识点对于理解TensorFlow的工作原理及其在实际项目中的应用至关重要。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.tf.Variable：

定义变量

2.random_normal:

用于从服从指定正太分布的数值中取出指定个数的值

3.tf.multiply（）

两个矩阵中对应元素各自相乘,而不是矩阵相乘

4.tf.matmul（）：

将矩阵a乘以矩阵b，生成a * b。

5.tf.reduce_sum：

求和函数

空城gang
关注
推荐系统（三）使用 TensorFlow 构建电影推荐系统
Jin_Kwok的博客
07-10 1697
本文将介绍基于MovieLens 数据集创建一个电影推荐系统的方法。具体而言，包括探索电影数据，训练矩阵分解模型，检查嵌入，矩阵分解中的正则化，Softmax 模型训练等内容。
利用 Tensorflow 从头搭建一个推荐系统
一名新生程序员的日常
11-23 6100
写在前面 真实的场景中，可能我们有非常非常多的训练数据，我们不得不面对一些问题，也是大家比较关心的问题。 海量的数据无法一次载入内存用于训练。 数据是每天不断增加的，我们有没有一些增量训练的方式去不断持续迭代更新模型？ 什么场景下，我们是不把数据全部载入内存优化，而是一个batch一个batch输入进行update参数的？ 对，我们用tensorflow来完成一个在批量数据上更新，并且可以增量迭代优化的矩阵分解推荐系统。 0.矩阵分解回顾 LFM：把用户再item上打分的行为，看作是有内部依据的，认为
用tensorflow实现矩阵分解
zrh_优快云的博客
05-07 3097
采用最小二乘的求逆方法在大部分情况下是低效率的。特别地，当局镇非常大时效率更低。另外一种实现方法是矩阵分解，此方法使用tensorflow内建的Cholesky矩阵分解法。Cholesky矩阵分解法把一个矩阵分解为上三角矩阵和下三角矩阵，L和L'。求解Ax=b，改写成LL'=b。首先求解Ly=b，然后求解L'x=y得到系数矩阵。1.导入编程库，初始化计算图，生成数据集。接着获取矩阵A和b。>...
使用tensorflow实现矩阵分解方式
09-18
今天小编就为大家分享一篇使用tensorflow实现矩阵分解方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Tensorflow快餐教程(6) - 矩阵分解
weixin_34344403的博客
04-27 206
矩阵分解 特征向量和特征值 我们在《线性代数》课学过方阵的特征向量和特征值。 定义：设$A{\in}F^{n{\times}n}$是n阶方阵。如果存在非零向量$X{\in}F^{n{\times}1}$使$AX={\lambda}X$对某个常数${\lambda\in}F$成立，则称$\lambda$是A的特征值(eigenvalue)，X是属于特征值$...
6 Tensorflow- 矩阵分解
lukabruce的博客
09-05 1428
矩阵分解 特征向量和特征值 我们在《线性代数》课学过方阵的特征向量和特征值。 定义：设A∈Fn×nA∈Fn×n是n阶方阵。如果存在非零向量X∈Fn×1X∈Fn×1使AX=λXAX=λX对某个常数λ∈Fλ∈F成立，则称λλ是A的特征值(eigenvalue)，X是属于特征值λλ的特征向量。  设σσ是数域F上向量空间V上的线性变换，如果某个非零向量u∈Vu∈V被σσ映射到自己的常数倍σ(u)=...
TensorFlow2实现协同过滤算法中的矩阵分解（首家基于TS2版本）
10-19 684
目标： 用TensorFlow2，实现协同过滤算法中的矩阵分解。网上找的绝大部分是基于一个模板复制出来的，且基于TensorFlow1，因此本人亲自动手，用TensorFlow2实现。 好奇为什么TensorFlow2不帮我们实现了，在Spark中，直接调用spark.mllib.recommendation.ALS() 就好了。 内容： 在推荐系统中，协同过滤算法是很常用的推荐算法。中心思想：物以类聚，人以群分。也就是口味相同的人，把他喜欢的物品或者电影歌曲推荐给你；或者是将你喜欢的物品，类似的物品
Tensorflow实现非负矩阵分解教程下载
非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization，简称NMF）是一种在机器学习领域中常用的数据降维技术，特别是在处理图像处理、语音识别、推荐系统等需要从原始数据中提取有用特征的问题时表现尤为突出。...
【推荐算法】从零开始做推荐（四）——python Keras框架 利用Embedding实现矩阵分解TopK推荐
乐川大佛的博客
09-04 3829
基于矩阵分解的推荐原理   矩阵分解是推荐系统里最常用的方法之一，其泛指一类算法，由最初数学中的SVD分解衍变而来，已有众多个版本，通常而言推荐系统里的矩阵分解算法指得是FunkSVD分解，可参照这里（多说一句，这位老师在NLP与推荐系统很多博客紧跟潮流，都值得一看）。关于矩阵分解算法的发展历史可以参照这里。   众多优秀博客珠玉在前，我就不详谈矩阵分解的前世今身了，下面对矩阵分解的思想做个简单地...
Python 机器学习 基础 之 无监督学习 【主成分分析（PCA） / 非负矩阵分解（NMF）/ t-SNE 流形学习】的简单说明
最新发布
仙魁XAN
05-22 1166
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域： Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、教育、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫。Python 机器学习是利用 Python 编程语言中的各种工具和库来实现机器学习算法和技术的过程。
python机器学习：推荐系统实现（以矩阵分解来协同过滤）
01-06
原文链接：http://tecdat.cn/?p=10911 用户和产品的潜在特征编写推荐系统矩阵分解工作原理使用潜在表征来找到类似的产品。 1. 用户和产品的潜在特征 我们可以通过为每个用户和每部电影分配属性，然后将它们相乘并合并结果来估计用户喜欢电影的程度。 然后我们使用pandas数据透视表函数来构建评论矩阵。在这一点上，ratings_df包含一个稀疏的评论阵列。 接下来，我们希望将数组分解以找到用户属性矩阵和我们可以重新乘回的电影属性矩阵来重新创建收视率数据。为此，我们将使用低秩矩阵分解算法。我已经在matrix_factorization_utilities.py中包含了这个实
基于矩阵分解的协同过滤的电影推荐系统.ipynb
07-25
基于矩阵分解的协同过滤的电影推荐系统，Python实现。
用TensorFlow内建的Cholesky矩阵分解法实现矩阵分解的线性回归
小龙在线
02-24 1138
用户对分解一个矩阵为多个矩阵的方法感兴趣的原因是，结果矩阵的特性使得其在应用中更高效。 # 线性回归：矩阵分解法 # 通过分解矩阵的方法求解有时更高效并且数值稳定 #---------------------------------- # # This function shows how to use TensorFlow to # solve linear regression via ...
矩阵分解的算法实现：C++的Armadillo库与Eigen库
AI天才研究院
12-29 1640
1.背景介绍 矩阵分解是一种常见的矩阵分析方法，主要用于处理高维数据的降维和特征提取。在现代数据挖掘和机器学习领域，矩阵分解技术被广泛应用于推荐系统、图像处理、文本摘要等方面。本文将介绍如何使用C++的Armadillo库和Eigen库实现矩阵分解算法，并详细解释其核心原理、数学模型以及具体操作步骤。 1.1 矩阵分解的基本概念 矩阵分解是指将一个矩阵分解为多个较小的矩阵的过程。这些较小的矩...
矩阵分解
qq_43904309的博客
07-22 390
MF 有如下R(5,4)的打分矩阵：（“-”表示用户没有打分） 其中打分矩阵R(n,m)是n行和m列，n表示user个数，m行表示item个数 import numpy as np from math import pow import matplotlib.pyplot as plt R=np.array([[5,3,0,1],[4,0,0,1],[1,1,0,5],[1,0,0,4],[0,1...
TensorFlow通过Cholesky矩阵分解实现线性回归
东泰山的博客
06-16 1374
这里将用TensorFlow实现矩阵分解，对于一般的线性回归算法，求解Ax=b,则x=(A'A)^(-1)A'b,然而该方法在大部分情况下是低效率的，特别是当矩阵非常大时效率更低。另一种方式则是通过矩阵分解来提高效率。这里采用TensorFlow内建的Cholesky矩阵分解法实现线性回归。Cholesky可以将一个矩阵分解为上三角矩阵和下三角矩阵，即A = LL'这里，要求解Ax=b ==&gt...
python学习推荐系统_python机器学习：推荐系统实现（以矩阵分解来协同过滤）
weixin_42516600的博客
02-10 579
用户和产品的潜在特征编写推荐系统矩阵分解工作原理使用潜在表征来找到类似的产品。1. 用户和产品的潜在特征我们可以通过为每个用户和每部电影分配属性，然后将它们相乘并合并结果来估计用户喜欢电影的程度。​相同的计算可以表示为矩阵乘法问题。首先，我们把用户属性放在一个名为U的矩阵中，在这个例子中是5，-2，1，-5和5。然后，我们把电影属性放在一个名为M的矩阵中，我们使用矩阵乘法来找出用户的评分。​但要做...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值