摘要：最近参加一个推荐算法比赛，想试一下LFM 来提高预测精度。自己尝试写了一个LFM 实现。 数据规模比较大时，性能较差。浮点运算会有超精度的情况。建议还是应该使用libfm. 参考公式 ： 损式函数 梯度公式： 采用随机梯度下降 运行结果 阅读全文

摘要：本篇整理了一些SVD奇异值分解在机器学习中的应用：SVD奇异值分解SVD在推荐算法中的应用PCD 数据降维一个图片处理的例子SVD奇异值分解讲svd之前，先了解一下特征向理和特征值的概念。对于一个方阵M，如果有向量v 和 数值 λ ，Mv = λv，则 v 称为 M 的对应于特征值 λ 的特征向量。... 阅读全文

摘要：本篇讲述以下内容： 单变量线性回归 代价函数 梯度下降 单变量线性回归 回顾上节，在回归问题中，我们给定输入变量，试图映射到连续预期结果函数上从而得到输出。单变量线性回归就是从一个输入值预测一个输出值。输入/输出的对应关系就是一个线性函数。 下面是一个根据房屋面积预测房屋价格的例子。 假设有一个数据 阅读全文

摘要：前段时间跟着斯坦福大学的机器学习网络公开课进行学习。网站地址：https://www.coursera.org，授课老师是 吴恩达，英文名 Andrew Ng。课程非常好，并且涵盖了非常大的信息量。课后上完后，发现很有必要把一些这用的东西记下来。于是决定动手把之前学习的课程全整理一遍。首先了解下机器... 阅读全文