【【RS】Local Low-Rank Matrix Approximation - LLORMA ：局部低秩矩阵近似】的更多相关文章

【RS】Local Low-Rank Matrix Approximation - LLORMA ：局部低秩矩阵近似

[论文标题]Local Low-Rank Matrix Approximation (icml_2013 ) [论文作者]Joonseok Lee,Seungyeon Kim,Guy Lebanon ,Yoram Singer [论文链接]Paper (9-pages // Double column) [摘要] 矩阵近似是推荐系统.文本挖掘和计算机视觉的常用工具.构造矩阵近似的一个普遍假设是,部分观察到的矩阵是低秩的.我们提出了一个新的矩阵近似模型,我们假设这个矩阵是局部的低秩矩阵,这就导致了…

Sparse Principal Component Analysis via Regularized Low Rank Matrix Approximation(Adjusted Variance)

目录 前言 文章概述 固定\(\widetilde{\mathrm{v}}\) 固定\(\widetilde{\mathrm{u}}\) Adjusted Variance 前言 这篇文章用的也是交替算法,不得不说,这个东西太好用了,变来变去怎么都能玩出花来.这篇论文的关键之处,我感觉是对adjusted variance的算法,比较让人信服. 文章概述 \(X是中心化的样本矩阵\) 考虑下面的一个最优分解(F-范数). 本文采取的也是一种搜索算法,每次计算一个载荷向量,所以,每次都处理的是ra…

吴恩达机器学习笔记59-向量化：低秩矩阵分解与均值归一化（Vectorization: Low Rank Matrix Factorization & Mean Normalization）

一.向量化:低秩矩阵分解 之前我们介绍了协同过滤算法,本节介绍该算法的向量化实现,以及说说有关该算法可以做的其他事情. 举例:1.当给出一件产品时,你能否找到与之相关的其它产品.2.一位用户最近看上一件产品,有没有其它相关的产品,你可以推荐给他. 我们将要做的是:实现一种选择的方法,写出协同过滤算法的预测情况. 我们有关于五部电影的数据集,我将要做的是,将这些用户的电影评分,进行分组并存到一个矩阵中. 我们有五部电影,以及四位用户,那么 这个矩阵…

推荐系统(recommender systems):预测电影评分--构造推荐系统的一种方法：低秩矩阵分解(low rank matrix factorization)

如上图中的predicted ratings矩阵可以分解成X与ΘT的乘积,这个叫做低秩矩阵分解. 我们先学习出product的特征参数向量,在实际应用中这些学习出来的参数向量可能比较难以理解,也很难可视化出来,但是它们是做为区分不同电影的特征 怎么来区分电影i与电影j是否相似呢?就是判断X(i)与X(j)之间的距离是否小来判断.这样在一个用户看了或者买了一部电影后,我们可以给他推荐相似的电影. 总结: 1>用向量化的计算来对所有的用户所有的电影进行评分计算 2>通过学习特征参数,如何找到相关的…

【RS】Sparse Probabilistic Matrix Factorization by Laplace Distribution for Collaborative Filtering - 基于拉普拉斯分布的稀疏概率矩阵分解协同过滤

[论文标题]Sparse Probabilistic Matrix Factorization by Laplace Distribution for Collaborative Filtering     (24th-IJCAI ) (Proceedings of the Twenty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2015) ) [论文作者]Liping Jing, PengWa…

Generalized Low Rank Approximation of Matrices

Generalized Low Rank Approximations of Matrices JIEPING YE*jieping@cs.umn.edu Department of Computer Science & Engineering,University of Minnesota-Twin Cities, Minneapolis, MN 55455, USA Published online:12 August 2005         Abstract.The problem of…

[LeetCode] Search a 2D Matrix II 搜索一个二维矩阵之二

Write an efficient algorithm that searches for a value in an m x n matrix. This matrix has the following properties: Integers in each row are sorted in ascending from left to right. Integers in each column are sorted in ascending from top to bottom.…

LeetCode OJ：Search a 2D Matrix II（搜寻二维矩阵）

Write an efficient algorithm that searches for a value in an m x n matrix. This matrix has the following properties: Integers in each row are sorted in ascending from left to right. Integers in each column are sorted in ascending from top to bottom.…

UVA11082 Matrix Decompressing 最大流建模解矩阵，经典

/** 题目:UVA11082 Matrix Decompressing 链接:https://vjudge.net/problem/UVA-11082 题意:lrj入门经典P374 已知一个矩阵的行数为r,列数为c,前i行的和ai(1<=i<=r),前j列的和bj(1<=j<=c). ai,bj都在[1,20]内.求出这个矩阵. 思路:通过前i行的和以及前j列的和,获得每一行的和以及每一列的和. 把每一行看做一个节点,每一列看做一个节点. 建立一个源点到达每一行. 建立一个汇点,…

HDU - 5015 233 Matrix（杨辉三角/前缀+矩阵快速幂）

233 Matrix In our daily life we often use 233 to express our feelings. Actually, we may say 2333, 23333, or 233333 ... in the same meaning. And here is the question: Suppose we have a matrix called 233 matrix. In the first line, it would be 233, 2333…