基于随机梯度下降的矩阵分解推荐算法（python）
这篇文章主要为大家详细介绍了基于随机梯度下降的矩阵分解推荐算法，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
Eigen学习之简单线性方程与矩阵分解
Eigen提供了解线性方程的计算方法，包括LU分解法，QR分解法，SVD（奇异值分解）、特征值分解等。对于一般形式如下的线性系统：解决上述方程的方式一般是将矩阵A进行分解，当然最基本的方法是高斯消元法。先来看Eigen 官方的第一个例程： #include <iostream> #inc...
用Spark学习矩阵分解推荐算法
在矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用中，我们对矩阵分解在推荐算法中的应用原理做了总结，这里我们就从实践的角度来用Spark学习矩阵分解推荐算法。1. Spark推荐算法概述在Spark MLlib中，推荐算法这块只实现了基于矩阵分解的协同过滤推荐算法。而基于的算法是FunkSVD算法，即将m个用户和...
ML.NET 示例：推荐之矩阵分解
写在前面准备近期将微软的machinelearning-samples翻译成中文，水平有限，如有错漏，请大家多多指正。如果有朋友对此感兴趣，可以加入我：https://github.com/feiyun0112/machinelearning-samples.zh-cn电影推荐 - 矩阵分解示例ML...