2018年4月19日
SVD/SVD++实现推荐算法
摘要： 奇异值分解(Singular Value Decomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不仅可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。 我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下： Ax=λx 其中A是一个n×n的矩阵，x是一个n维向量， 阅读全文
posted @ 2018-04-19 10:28 SuperVan 阅读(3654) 评论(0) 推荐(0)