机器学习技法15: 矩阵分解（Matrix Factorization）

时间 2021-01-05

标签机器学习（Machine Learning）机器学习算法矩阵分解最小二乘法随机梯度下降栏目应用数学繁體版

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文章目录 15.1 Linear Network Hypothesis 15.2 Basic Matrix Factorization 15.3 Stochastic Gradient Descent 15.4 Summary of Extraction Models Summary 上节课介绍了径向基函数网络（RBFNet），它实际上是以距离计算相似性的线性融合模型。通过k-Means聚类算法来

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1. 机器学习技法之矩阵分解（Matrix Factorization）
2. 机器学习(5) 推荐矩阵分解(Matrix Factorization)
3. 非负矩阵分解(NMF,Nonnegtive Matrix Factorization)
4. Non-negative Matrix Factorization 非负矩阵分解
5. 矩阵分解笔记（Notes on Matrix Factorization）
6. 机器学习技法课程学习笔记15 -- Matrix Factorization
7. 《机器学习技法》学习笔记15——矩阵分解
8. 机器学习之矩阵分解（机器学习技法）
9. NMF 非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization)实践
10. 【推荐算法笔记二】矩阵因式分解（Matrix Factorization）
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