转载文章，有空我好好写一写CP分解哈一般CP分解的求解都是用迭代最小二乘法（ALS），想详细了解cp算法可以看看tensor toolbox里cp-als的代码，相当详细，哈哈，最开始读用了好久，不过可以详细了解整个算法，里面做了很多的优化，优化部分可以忽略，跳过。CP分解是将一个高阶张量分解成若干个一维的因子矩阵，例如：三阶张量可以分解成3个一维的因子矩阵，从而可以用更少的数据量表示整个张量数据
ALS 算法是实现矩阵分解的一种方法，而矩阵分解是实现协同过滤的一种技术。ALS 通常用于协同过滤推荐系统中，尤其是当数据集很
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2024-06-20 11:25:05
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1. 基础回顾矩阵的奇异值分解 SVD矩阵与向量相乘的结果与特征值，特征向量有关。数值小的特征值对矩阵-向量相乘的结果贡献小1）低秩近似2）特征降维相似度和距离度量（参考 http://blog.sina.com.cn/s/blog_62b83291010127bf.html）2. ALS 交替最小二乘（alternating least squares）在机器学习中，ALS&
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2024-01-18 23:22:59
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引入：LFM(隐语义模型)：协同过滤算法非常依赖于历史数据，而一般的推荐系统中，偏好数据又往往使稀疏的，这就需要对原始数据做降维处理，分解之后的矩阵，就代表了用户和物品的隐藏特征。 LFM降维方法就用 ----> 矩阵因子分解矩阵因子分解的问题已经转化成一个标准的优化问题，需要求解P，Q使目标损失函数取最小值 最小化过程的求解，一般采取随机梯度下降算法或者交替最小二乘法来实现 说白了就是求矩
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2024-07-16 14:28:50
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一. 简介 首先来看百度百科对最小二乘法的介绍：最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。都是一种求解无约束最优化问题的常用方
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2023-06-20 21:41:59
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最小二乘法有什么用？一般用它做什么事？我们最早接触最小二乘法是在高中的时候学的。最小二乘法一般被用来拟合数据。什么叫做拟合数据？
就是给定你一堆数据，然后你假设这些数据是满足某种函数的，比如你假设这些数据是一条直线。现在问题来了到底这些数据所对应的那条直线斜率是多少截距是多少？这就得用最小二乘法来求解。
总结：最小二乘法拟合数据的步骤有两步。1.首先，假设这些数据符合某种函数。而这种函数往往有几个
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2023-06-12 10:19:08
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在我们研究两个变量(x, y)之间的相互关系时，通常能够得到一系列成对的数据(x1, y1、x2, y2... xm , ym)；将这些数据描绘在x -y直角座标系中(如图1), 若发现这些点在一条直线附近，能够令这条直线方程如(式1-1)。Y计= a0 + a1 X ...
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2014-06-30 13:14:00
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1、什么是最小二乘思想？简单地说，最小二乘的思想就是要使得观测点和估计点的距离的平方和达到最小.这里的“二乘”指的是用平方来度量观测点与估计点的远近（在古汉语中“平方”称为“二乘”），“最小”指的是参数的估计值要保证各个观测点与估计点的距离的平方和达到最小。从这个上也可以看出，最小二乘也可用于拟合数
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2017-09-13 15:41:00
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2020-05-01 10:08:00
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Python实现最小二乘法的详细步骤画散点图回归模型的参数估计经验模型的效果高老师的 上一篇文章讲了最小二乘算法的原理。这篇文章通过一个简单的例子来看如何通过Python实现最小乘法的线性回归模型的参数估计。 王松桂老师《线性统计模型——线性回归与方差分析》一书中例3.1.3。 说的是一个实验容器靠蒸汽供应热量，使其保持恒温，通过一段时间观测，得到下图表中的这样一组数据： 其中，自
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2023-07-06 23:01:30
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最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。图中残差平方和是“矩阵的模值的平方”的格式，实际与“误差的平方和“两种表示是一致的这样可以得到beta的解...
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2021-11-10 13:38:48
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最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。当我们需要设计一个线性函数（）去拟合一些呈线性关系的数据点时，我们如何评价我们设计的拟合函数的拟合效果呢？换言之，我们如何评价我们设计的拟合函数与实际值的差距、损失?一个直接的思路是计算所有实际点到拟合函数的距
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2023-10-18 16:57:14
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最小二乘法（Least Squares Method）是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。具体来说，它可以用于线性回归分析，即找到一条最佳拟合直线（或更一般的曲线或面），使得实际观察数据点到这条直线（或曲线/面）的垂直距离（也就是误差）的平方和达到最小。在数学表示上，如果有一组观测数据集((x_i, y_i))，其中(i = 1, 2, …
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2024-03-18 10:48:13
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最小二乘法（Least Squares Method）是一种数学优化技术，用于的模型参数，通常是在存在误差或者噪声的情况下，寻找数据
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2024-06-25 10:44:32
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Scipy库在numpy库基础上增加了众多数学，科学及工程计算中常用库函数。如线性代数，常微分方程数值求解，信号处理，图像处理，稀疏矩阵等。如下理解通过Scipy进行最小二乘法拟合运算最小二乘拟合（optimize子函数）from scipy.optimize import leastsq optimize函数含有实现最小二乘法的函数 leastsq，如下通过对正弦函数的拟合，求得最小二
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2023-07-07 22:25:10
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最小二乘法 C 语言1.实验目的：进一步熟悉曲线拟合的最小二乘法。掌握编程语言字符处理程序的设计和调试技术。2.实验要求：输入：已知点的数目以及各点坐标 。输出：根据最小二乘法原理以及各点坐标求出拟合曲线 。3.程序流程：输入已知点的个数；分别输入已知点的 X 坐标；分别输入已知点的 Y 坐标；通过调用函数，求出拟合曲线。最小二乘法原理如下：根据一组给定的实验数据 ，求出自变量 x 与因变量 y
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2023-10-21 09:07:48
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在估计方法中，最大似然和最小二乘是经常被使用到的，其中的最小二乘更是回归的基础。楼主在刚接触最小二乘的时候曾经想过一个问题，为什么非要用平方？绝对值不行么？……很多问题萦绕脑中。最近借着做专题的时间，抽空又看了一下这个知识点，略微整理了一下分享给大家：1、什么是最小二乘思想？简单地说，最小二乘的思想就是要使得观测点和估计点的距离的平方和达到最小.这里的“二乘”指的是用平方来度量观测点与估计点的远近
线性最小二乘法与非线性最小二乘法
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2023-02-02 08:49:52
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最小二乘法是工程学领域应用非常广泛和重要的一种方法，我们在大一的高数里面可能就已经学习了，然而我们还有很多工程师还没有对它进行深入的理解，这篇博客就是带领大家一起深入的学习和理解最小二乘法的美妙和怎么使用一个C++程序来实现它。背景首先我们学习最小二乘法当然得首先了解它的前世今生。最小二乘法是由勒让德在19世纪发现的，这个人很早就独立发现了最小二乘法，然而一直没有发表出来。这个方法的成名是我们伟大
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2023-11-28 00:51:15
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移动最小二乘法MLS（Moving Lest Squares）：附PYTHON代码1. Overview2. 拟合函数3. 系数计算4. 注意5. 扩展 1. Overview移动最小二乘法（MLS, Moving Least Squares）是建立大量离散数据拟合曲线的理想方法。当大量离散数据的分布较为杂乱时， 使用传统的最小二乘法，往往需要对数据进行分段拟合，此外还要避免相邻分段上的拟合曲线
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2023-12-27 14:53:41
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