矩阵分解

最新推荐文章于 2022-08-12 23:15:48 发布
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本文介绍了矩阵分解的概念及其目的——通过将一个矩阵拆分为几个较小的矩阵相乘来简化计算。文中提到了两种常见的矩阵分解方法：QR分解，即利用正交矩阵和三角矩阵进行分解；SVD（奇异值分解），并简单提及了特征值和特征向量的相关概念。

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概念

把一个矩阵拆成几个矩阵相乘

用途

一般来说就是为了减少计算，比如fm模型中的分解就是为了减少计算Wn×n{W_{n\times n}}Wn×n​为n×k{n\times k}n×k

方法
type
QR正交矩阵*三角矩阵
SVD
eigendeAv=λv
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12-08 700
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07-27 1095
一.概述 1.推荐算法（recommendation algorithm）: 推荐算法是计算机专业中的一种算法，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西，目前应用推荐算法比较好的地方主要是网络，其中淘宝做的比较好。所谓推荐算法就是利用用户的一些行为，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西。 详情参考：https://baike.so.com/doc/962578-1017418.html 2.实例： 在推荐系统中，最重要的数据是用户对商品的打分数据，数据形式如下所示： 其中，U1⋯U5表示的是55个
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05-25 844
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思过留痕
05-14 1194
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crhxiyhx的博客
08-12 3763
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02-06
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矩阵分解_Fortran_矩阵分解_分解_
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