1.判断两个矩阵能不能相乘，就是要判断两个一个矩阵的列是否等于另外一个矩阵的行，然后矩阵的乘法就是行乘以列然后再加起来就可以了。建立一个名为TwoClass的类，然后在里面写矩阵的乘法的方法public class TwoClass {
public int[][] Matrix(int A[][],int B[][]){
if(A[0].length!=B.length)
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2023-06-03 21:02:31
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>>> row = [2,2,3,2]>>> col = [3,4,2,3]>>> c = sparse.coo_matrix((data,(row,col)),shape=(5,6))>>> printc.toarray()[[0 0 0 0 0 0][0 0 0 0 0 0][0 0 05 20][0 030 0 0][0
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2023-09-11 16:58:33
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三角分解(LU分解) 在线性代数中， LU分解(LU Decomposition)是矩阵分解的一种，可以将一个矩阵分解为一个单位下三角矩阵和一个上三角矩阵的乘积（有时是它们和一个置换矩阵的乘积）。LU分解主要应用在数值分析中，用来解线性方程、求反矩阵或计算行列式。 本质上，LU分解是高斯消元的一种表达方式。首先，对矩阵A通过初等行变换将其变为一个上三角矩阵。对于学习过线性代数的同学来说，这个过程
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2024-06-27 06:33:25
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# 非负矩阵分解 (NMF) 的科普与 Python 实现
## 1. 什么是非负矩阵分解（NMF）？
非负矩阵分解（NMF）是一种将给定的非负矩阵分解为两个非负矩阵乘积的技术。它在许多领域中得到了广泛应用，如图像处理、文本挖掘和生物信息学等。NMF的核心思想是将复杂的数据通过基础组件进行简化表示，便于我们识别出潜在的结构。
### 定义
给定一个非负矩阵 \( V \in \mathbb
矩阵分解 Matrix Factorization 矩阵因子分解[Koren等人，2009]是推荐系统文献中一个成熟的算法。矩阵分解模型的第一个版本是由simonfunk在一篇著名的博客文章中提出的，在文章中描述了将交互矩阵分解的思想。后来由于2006年举行的Netflix竞赛而广为人知。当时，流媒
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2020-07-01 19:20:00
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1、什么是矩阵分解矩阵分解（Matrix Factorization，MF）是推荐系统领域里的一种经典且应用广泛的算法。矩阵分解最初的想法是从奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）借鉴而来。与其说是借鉴，不如直接称其为“伪奇异值分解”。在基于用户行为的推荐算法中，矩阵分解算法算的上是效果出众的方法之一，在推荐系统中发挥着重要作用。从名字我们就可以了解到，该算
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2024-04-15 14:52:00
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推荐算法主要分为基于内容的算法和协同过滤. 协同过滤的两种基本方法是基于邻居的方法(基于内容/物品的协同过滤)和隐语义模型. 矩阵分解乃是实现隐语义模型的基石.矩阵分解根据用户对物品的评分, 推断出用户和物品的隐语义向量, 然后根据用户和物品的隐语义向量来进行推荐.推荐系统用到的数据可以有显式评分和隐式评分. 显式评分时用户对物品的打分, 显式评分矩阵通常非常稀疏. 隐式评分是指用户的浏览, 购买
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2023-09-03 18:05:43
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。
原创
2023-03-24 22:07:19
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矩阵的奇异值分解import numpy as npaa= np.array([[1, 1], [1, -2], [2, 1]])bb=np.linalg.svd(aa)print(bb)(array([[ -5.34522484e-01, -1.11022302e-16, -8.45154255e-01], [ 2.67261242e-01, -9.486
原创
2023-01-13 00:23:47
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通过GLM将模型矩阵分解成缩放矩阵，旋转矩阵以及平移矩阵。
原创
2022-05-01 22:03:54
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we use the following MATLAB code [m, n] = size(A); Q = zeros(m,n); R = zeros(n,n); for k = 1:n R(1:k-1,k) = Q(:,1:k-1)’ * A(:,k); v = A(:,k) - Q(:,1:k ...
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2021-08-13 08:49:00
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规范正交基
原创
2024-06-25 10:44:42
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1.读取 2.数据预处理 3.数据划分—训练集和测试集数据划分from sklearn.model_selection import train_test_splitx_train,x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target,
基于矩阵分解的推荐算法1.基于矩阵分解的推荐算法相关理论介绍1.1明确算法目的2.矩阵分解预测评分步骤及公式2.1步骤2.1.1损失函数（loss函数）2.2公式数学解释3.梯度下降算法4.利用梯度下降法获得满足损失函数阈值的修正的p和q分量4.1增加正则化项(为了防止过拟合)5.预测矩阵获得以及推荐5.1矩阵乘法5.2最终推荐6.代码实现（python）7.总结 1.基于矩阵分解的推荐算法相关
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2023-12-19 19:28:30
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推荐系统的评分预测场景可看做是一个矩阵补全的游戏，矩阵补全是推荐系统的任务，矩阵分解(Matrix Factorization)是其达到目的的手段。因此，矩阵分解是为了更好的完成矩阵补全任务（欲其补全，先其分解之）。之所以可以利用矩阵分解来完成矩阵补全的操作，那是因为基于这样的假设：假设UI矩阵是低秩的，即在大千世界中，总会存在相似的人或物，即物以类聚，人以群分，然后我们可以利用两个小矩阵相乘来还
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2023-06-02 23:04:45
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矩阵分解 (matrix decomposition, factorization)是将矩阵拆解为数个矩阵的乘积，可分为三角分解、满秩分解、Jordan分解和SVD（奇异值）分解等，常见的有三种：1)三角分解法 (Triangular Factorization)，2)QR 分解法 (QR Factorization)，3)奇异值分解法 (Singular Value Decompostion)-
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2024-01-08 14:34:21
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目录一·、定义（什么是矩阵分解）二、矩阵分解的原理三、矩阵分解的方法四、矩阵分解的步骤五、代码实现六、矩阵分解的优缺点一·、定义（什么是矩阵分解）矩阵分解就是预测出评分矩阵中的缺失值，然后根据预测值以某种方式向用户推荐。常见的矩阵分解方法有基本矩阵分解（basic MF），正则化矩阵分解）（Regularized MF），基于概率的矩阵分解（PMF）等。矩阵分解，直观上来说就是把原来的大矩阵，近似
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2024-06-05 11:11:14
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一、矩阵分解概述 我们都知道，现实生活中的User-Item矩阵极大(User数量极大、Item数量极大)，而用户的兴趣和消费能力有限，对单个用户来说消费的物品，产生评分记录的物品是极少的。这样造成了User-Item矩阵含有大量的空值，数据极为稀疏。矩阵分解的核心思想认为用户的兴趣只受少数几个因...
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2015-10-12 16:26:00
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原创
2023-01-13 06:30:52
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稀疏正定矩阵的Cholesky分解本文大部分参考这篇文章。图片也是从他那里复制的>_<图和矩阵的对应考虑矩阵A，如果A[i][j]=w，那么在i,j之间就有一条长度为w的路径。由于我们考虑的是无向图，因此这个矩阵A一定满足\(A=A^T\)正定（SPD）矩阵的Cholesky分解要做的事情是将一个正定矩阵A分解为一个下三角矩阵L和其转置的乘积，也即\(A=LL^T\)。考虑这样一个做法
