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2020年3月13日
LFM矩阵分解
摘要： 对矩阵R的近似求解： 1. 其中，P矩阵维度：N*K；Q矩阵维度：M*K。前者为User在K维潜因子空间的表示；后者为Item在K维潜因子空间的表示。 2.预测评分，或者説近似评分为： 3. 损失函数为平方误差+L2正则项： ，其中为真实评分。 4.用梯度下降求解： 其中是学习率，是正则化参数。 5 阅读全文
posted @ 2020-03-13 22:42 石头木 阅读(657) 评论(0) 推荐(0)