《现代推荐算法》矩阵分解系列(SVDFunkSVDBiasSVD)原理 上传者：猿粪在哪里 2021-01-16 07:25:46上传 PDF文件 96.28KB 热度 18次 文章来源《现代推荐算法》矩阵分解系列(SVD,FunkSVD,BiasSVD)原理 . 奇异值分解(SVD) 奇异值分解(SVD)原理与主要应用在数据降维中,可以将这个用户物品对应的m×n矩阵M进行SVD分解,并通过选择部分较大的一些奇异值来同时进行降维,也就是说矩阵M此时分解为: Mm×n=Um×kTDk×kVk×nM_{m \times n} = U_{m \times k}^{T}D_{k \times k}V_{k 下载地址 用户评论 更多下载 下载地址 立即下载 收藏 腾讯 微博 用户评论 码姐姐匿名网友 2019-05-16 01:12:56 案例还是很不错的，感谢分享 码姐姐匿名网友 2019-05-16 01:12:56 案例不错，谢谢分享 码姐姐匿名网友 2019-05-16 01:12:56 卷1卷2一样的。 码姐姐匿名网友 2019-05-16 01:12:56 一般，感觉讲解的不是很清晰透彻 码姐姐匿名网友 2019-05-16 01:12:56 新手正在学习 码姐姐匿名网友 2019-05-16 01:12:56 案例不错，适合初学者 码姐姐匿名网友 2019-05-16 01:12:56 案例不错，感谢分享! 码姐姐匿名网友 2019-05-16 01:12:56 谢谢分享！！！！！！ 发表评论 猿粪在哪里 资源：485 粉丝：0 +关注 上传资源 免责说明 本站只是提供一个交换下载平台，下载的内容为本站的会员网络搜集上传分享交流使用,有完整的也有可能只有一分部,相关内容的使用请自行研究,主要是提供下载学习交流使用,一般不免费提供其它各种相关服务! 本站内容泄及的知识面非常广,请自行学习掌握,尽量自已动脑动手解决问题,实践是提高本领的途径,下载内容不代表本站的观点或立场!如本站不慎侵犯你的权益请联系我们,我们将马上处理撤下所有相关内容！联系邮箱：server@dude6.com
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