matrix-factorization

1зной

1ответ

Большинство литературы посвящено либо явным данным оценки, либо неявным (например, неизвестным) данным. Есть ли хорошие публикации для обработки похожих/нелюбимых/неизвестных данных? То есть в матрице

1зной

1ответ

Крупная разрешенная матричная факторизация

Как svd и nmf чрезвычайно разреженная матрица размера say (70000, 70000)? Редкая версия этой матрицы может быть сохранена как двоичный файл размером менее 700 М на диске. Могу ли я разложить его в раз

5зной

4ответ

Результаты фильтрации совместной работы Apache Spark ALS. Они не имеют смысла

Я хотел попробовать Spark для совместной фильтрации с использованием MLlib, как объяснено в этом уроке: https://databricks-training.s3.amazonaws.com/movie-recommendation-with-mllib.html Алгоритм основ

6зной

2ответ

Решить системы линейных уравнений с помощью разложения заданной LU и вектором констант

Учитывая L и ULU decomposition и вектор констант b таким образом, что LU*x=b, есть ли встроенная функция, которая найти x? Среднее значение что-то вроде - X = functionName(L,U,b) Обратите внимание,

0зной

1ответ

LU-факторизация в программе (C++)

Мне нужна функция или класс, который выполняет факторизацию LU (декомпозиция, какая разница?) В моей программе на C++. Я использую как компилятор Dev-c последней версии (в Windows). Я подумал, как уст

4зной

1ответ

Scipy - как дальнейшая оптимизация разреженного матричного кода для стохастического градиентного спуска

Я работаю над реализацией алгоритма стохастического спуска градиента для систем рекомендаций, использующих разреженные матрицы со Scipy. Это как первая базовая реализация выглядит следующим образом: N