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我有稀疏的用户矩阵作为行，列是对各种问题的明确回答(关于用户的偏好/行为的问题有不同的领域)。答案可能是数字的(例如，回答“你家孩子的数量是多少？”)，也可能是明确的(“指定你的教育水平?如前所述，矩阵是稀疏的，其目的是推断缺少的条目。
您认为矩阵因式分解技术(例如ALS )适合于解决这个问题吗？(通过适当的响应归一化)，您是否建议另一种学习算法？
浏览 0提问于2017-03-06得票数 1
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我有一个正方形n*n矩阵S，它必须分解为两个矩阵的乘积- A1和A2，其中A2将矩阵转置为A1 (A2=A1^T)，因此A1 * A2 =S。是否有任何算法可以有效地执行此类操作？
浏览 0修改于2010-07-22得票数 0
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endl; cout<<"print twwo matrix "<<endl;} 3 -1 2 2 -2 -1
程序不显示输出，只是要求再次输入一些输入，我看不到在我的代码这里需要输入更多的矩阵或数据，那么有什么问题呢？
浏览 0修改于2011-11-13得票数 0
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我正在使用SGD矩阵因式分解(python)，使用recommendations数据集来提出建议。我有一个网站，让用户给出的反馈，是正面或负面的项目是否是一个好的推荐为一部特定的电影。我想知道我是否可以在矩阵分解中使用这个反馈。我不能百分之百确定我会怎么做。编辑:答案的回应for genre in item_genres:
genres[genre]
浏览 0修改于2018-05-04得票数 2
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我使用SGD算法实现了矩阵分解，但是当我运行它时，我经常得到预测矩阵中的NaN。当我在一个非常小的(6 X 7)矩阵上运行该算法时，错误出现的次数很小。附注:我使用的是通用矩阵库软件包
浏览 5提问于2020-01-29得票数 1
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我如何在一个非常稀疏的维数矩阵上运行svd和nmf，例如，70000 x 70000？此矩阵的稀疏版本可以存储为磁盘上小于700 m的二进制文件。我是否可以将其分解为稀疏格式(比如磁盘上的文件或内存中的可存储文件)，而不需要重构整个矩阵，这将不可能存储在内存中(甚至很难存储在磁盘上)？但他们似乎需要重建矩阵？svd的问题是，我不能保存矩阵S、V和D，但如果我指定一个K，只保存与k-最大特征值对应的矩阵S_k、V_k和D_k，又该怎么办？至于nmf，我想将它分解<
浏览 12修改于2021-08-26得票数 2
我可以清楚地看到矩阵中发生了什么变化。nR = nmf.fit_transform(R)printprint
它没有维护矩阵中的退出
浏览 5修改于2020-06-20得票数 11
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numpy.random.rand(M,K)
nR = numpy.dot(nP, nQ.T)我知道矩阵分解模型背后的数学我给出了如下的R矩阵：R = [ [4,0,0,1], [1,0,0,4], ]
根据矩阵分解模型，我的输出如
浏览 6修改于2021-01-01得票数 1
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我将对这些数据进行矩阵因式分解，并将其分解为两个潜在因素矩阵。本质上，一旦我学习了矩阵因式分解，如何处理新用户？这就是我应该如何使用矩阵因式分解进行协作过滤吗？谢谢!
浏览 2提问于2016-04-12得票数 1
我正在尝试使用单个隐藏层NN来执行矩阵分解。一般来说，我试图解决一个张量，V，维度为9724x300，其中库存中有9724个项目，300是潜在特征的任意数量。我拥有的数据是一个9724x9724矩阵，X，其中的列和行表示相互点赞的数量。(例如，X0,1表示同时喜欢项目0和项目1的用户总数。对角线条目并不重要。
浏览 17提问于2019-10-01得票数 0
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是否存在与矩阵分解有关的困难问题？
假设E是带有公共特征向量的hermitian，因此U^T\Lambda U = E与U公开，但E,\Lambda秘密。我相信矩阵反演是多时间的，但我不确定这是最坏的情况还是一般的情况。
浏览 0提问于2021-04-14得票数 0
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我需要解析SVG (只是简单的东西)，剩下的唯一要做的就是从矩阵变换中正确地提取位置和角度。我知道这个问题已经被问了很多次，我相信我已经看过了很多答案，文件等，但仍然不能很好地处理它。"157.49644"现在，我的目标是从矩阵中提取位置和角度
浏览 2修改于2013-04-13得票数 1
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作为插件的一部分，我使用内置的函数将转换矩阵分解为平移、(四元数)旋转和缩放。当然，这并不总是有效的，例如当剪切存在的时候。Max确实有仿射分解函数，但我不想使用它，因为结果组件在目标应用程序中并不都有类似的功能。
我想要做的是，检测分解是有损耗的，这样我就可以在传输之前为使用它的对象烤好几何图形。如何确定矩阵TRS分解是否精确？
浏览 0提问于2017-01-07得票数 3
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问题1SigmaSqrt = matrix(np.tril(SigmaSqrt))我有一个问题，就是整行一列(例如，第一行中的所有元素和第一列中的所有元素)都是零，而失败的原因是矩阵不是正定的
浏览 2修改于2014-10-07得票数 0
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我必须将Matrix Rm_n分解成两个低秩矩阵(UK_m和VK*n)，我这样做是为了用U和V来预测R的缺失值。问题是，对于分解R，我不能使用Matlab分解方法，所以我必须使用目标函数来最小化sum-of-squared-errors，以提高分解的准确性：
我在这篇文章中的问题是，如何用最小化函数F，在Matlab中使用方法将R分解成U矩阵和V矩阵。
浏览 2修改于2013-10-14得票数 2
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