矩阵分解1.矩阵分解的优缺点矩阵分解有如下优点：1.能将高维的矩阵映射成两个低维矩阵的乘积，很好地解决了数据稀疏的问题；2.具体实现和求解都很简洁，预测的精度也比较好；3.模型的可扩展性也非常优秀，其基本思想也能广泛运用于各种场景中。相对的，矩阵分解的缺点：1.可解释性很差，其隐空间中的维度无法与现实中的概念对应起来；2.训练速度慢，不过可以通过离线训练来弥补这个缺点；3.实际推荐场景中往往只关心
一、矩阵的基础知识close all;clear all;clc;%% 改变矩阵尺寸a=eye(3);a(2,4)=3;%添加第四列，第二行元素为3，其余为0a(:,4)
>>> 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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网格分析，也被称为是决策矩阵分析，是由英国管理学家斯图尔特•普提出的一种多因素辅助决策工具。因此该方法也被称为普氏分析或者多因素辅助分析。它是一款非常有效的辅助决策工具，当你面临很多好的项目选择，同时又有许多因素需要综合考虑的情形，应该首先选择网络分析。网格分析是多种影响因素的决策分析最简单的一种形式，也被称为是多因素决策帮助或多因素决策管理。复杂的多因素决策需要为潜在的影响因素建立复杂的数学模型
欢迎来到系列“透视相机-互动之旅”的第三篇文章。 在上一篇文章中，我们学习了如何将相机矩阵分解为内在和外在矩阵的乘积。 在接下来的两篇文章中，我们将更详细地探讨外部矩阵和内部矩阵。 首先，我们将探索各种查看外部矩阵的方法，最后是一个交互式演示。外在相机矩阵（The Extrinsic Camera Matrix）相机的外部矩阵描述了相机在世界上的位置以及指向的方向。 熟悉OpenGL的人将其称为“
一：引入打分矩阵有如下R(5,4)的打分矩阵：（“-”表示用户没有打分）其中打分矩阵R(n,m)是n行和m列，n表示user（用户）个数，m行表示item（项目）个数那么，如何根据目前的矩阵R（5,4）如何对未打分的商品进行评分的预测（如何得到分值为0的用户的打分值）？——矩阵分解的思想可以解决这个问题，这种思想可以看作是有监督的机器学习问题（回归问题）。二：矩阵分解并求解（1）矩阵分解 
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2023-06-02 23:41:43
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温馨提示这里会涉及到数据可视化，大家对它一眼带过即可，关于数据可视化的内容，后续笔记会做更详细的记录你可以下载下面例子中的csv文件，然后把源代码拷贝到您的python编辑器，修改csv文件的路径，即可运行程序# -*- coding: utf-8 -*-
#1.概念：矩阵分析，是指根据事物（如产品，服务等）的两个重要属性（指标）作为分析的依据，进行关联分析，找出解决
#问题的一种分析方法。
#矩
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2023-08-14 23:33:28
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/* 魔术矩阵问题：魔术矩阵由一个n * n (n 为奇数)的整数矩阵构成， 矩阵中的整数值是从 1 ~ n*n ， 每一行，每一列和两个对角线上数值和是一样 考察算法的时间复杂度 ， 不难发现这个程序最复杂的地方有三处，每一处由两个for循环嵌套而成，所以 每部程序的时间复杂度为O(n)* O(n) = O(n*n)整个程序的时间复杂度为O(n*n) + O(n*n) + O(n*n)
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2012-07-09 21:17:15
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Gram-Schmidt正交化
在提到矩阵的QR分解前，必须要提到Gram–Schmidt方法，理论上QR分解是由Gram–Schmidt正交化推出来的。那么Gram–Schmidt正交化究竟是什么。
在三维空间存在直角坐标系，其中任意一点都可以由(x,y,z)坐标唯一确定，在这个坐标系中，X、Y、Z三轴都是相互正交(垂直)的。那么推广到n维欧式空
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2021-06-29 15:39:30
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有不懂行的小白把它捧到“核心思维”，“底层逻辑”的高度。哈哈，才没有那么神呢。数据分析领域，有一个简单，但非常致命的核心问题：“到底指标是多少，才算好？”为了这个问题，公司里经常吵成一团。矩阵分析法就是试图解决这个问题。它的逻辑非常简单：比平均值高，就算好！如何构造矩阵既然用平均值就可以了，为什么还要做矩阵呢？因为单纯靠一个指标，不能充分评价好坏。比如考核销售，如果只考核销售业绩。那销售们很可能倾
文章目录一、算法简介1.1 基本特性1.2 奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）二、算法思路三、代码实现 一、算法简介1.1 基本特性矩阵分解将一个矩阵分解为两个或者多个低维矩阵的，这两个低维矩阵能够代表原矩阵特性并且预测原矩阵中未知的特性——在推荐系统矩阵中的描述就是：通过评估低维矩阵乘积来拟合评分矩阵。 图 1.如图1所示，一个有m个用户与n个项目的
在管理咨询和商业分析中，矩阵分析是最常见的一种分析方法，比如波士顿矩阵、通用矩阵、安索夫矩阵等等。其基本思路就是根据两个维度，每个维度两个分类，组成一个4分类的图形；如果每个维度多分一类就是9分类的图形。之所以选择两个维度，是为了在二维图形上能直接表达出来，但这往往也会出现信息不全的尴尬问题。 今天介绍在PowerBI里面实现矩阵分析，并且因为DAX语句的灵活性，还可以自
本人计算机小白一枚，将自己学到的知识点整理出来，一方面是对自己学习的小总结，另一方面是欢迎大家批评指正。如果觉得写得还可以，大家可以转发关注此博客，谢谢！后续会有新算法持续更新~.一.混淆矩阵（一）.简介 在人工智能中，混淆矩阵（confusion matrix）是可视化工具，特别用于监督学习，在无监督学习一般叫做匹配矩阵。在图像精度评价中，主要用于比较分类结果和实际测得值，可以把分类结果的精度
一、层次分析法解决评价类问题的三个主要思想：判断矩阵：一致性检验的步骤：一致矩阵计算权重：判断矩阵计算权重：求权重的三种方法：算术平均法求权重几何平均法求权重特征值法求权重计算各方案的得分二、层次分析法的定义三、总结①层次分析法第一步：画出层次结构图②层次分析法第二步：构造判断矩阵③计算权重并进行一致性检验④计算各层元素对系统目标的合成权重，并进行排序四、层次分析法的局限性五、模型的扩展1、我们
矩阵及线性回归矩阵定义矩阵np.matrix();推荐np.array()方法创建矩阵矩阵的属性矩阵对应的数组矩阵对应的一维数组逆矩阵矩阵转置:X.T/X.transpose/X.swapaxes(0,1)矩阵的运算矩阵乘法:m1*m2/m1@m2/数乘/np.matmul()求行列式的值:np.linalg.dat()求矩阵的秩：np.linalg.matrix_rank(X)求解方程组：方法
混淆矩阵（confusion matrix）衡量的是一个分类器分类的准确程度。理解其概念本身容易理解，但一些特定术语易被混淆。混淆矩阵的基本模式： 这里就给大家举一个例子来更好的说明一下混淆矩阵的各种情况观察混淆矩阵，可得如下结论：示例是一个二元分类问题，产生两种可能的分类：“是”或者“不是”。当预测一个事件是否发生时，“是”意味着该事件已经发生，而“否”则相反，该事件没有发生。该模型对这个事件进
以下用形状来描述矩阵。对于向量，为了方便理解，也写成了类似(1,64)这种形状的表示形式，这个你理解为64维的向量即可。下面讲的矩阵相乘都是默认的叉乘。词嵌入矩阵形状：以BERT_BASE为例，我们知道其有12层Encoder，12个Head。对于中文版的BERT_BASE来说，词嵌入矩阵的形状为(21128,768)，其中21128就是词典的大小，768是词典中的每个字对应的维度。 需要注意的是
matlab中自带的计算距离矩阵的函数有两个pdist和pdist2。前者计算一个向量自身的距离矩阵，后者计算两个向量之间的距离矩阵。基本调用形式如下： D = pdist(X) &n
典型相关分析在对经济问题的研究和管理研究中，不仅经常需要考察两个变量之间的相关程度，而且还经常需要考察多个变量与多个变量之间即两组变量之间的相关性。典型相关分析就是测度两组变量之间相关程度的一种多元统计方法。典型相关分析计算步骤(一)根据分析目的建立原始矩阵 原始数据矩阵?x11?x21?????xn1x12x2xn2?x1p?x2p??xnpy11y21yn1y12y22yn2y1q??y2q?
