一.矩阵分解回想 矩阵分解是指将一个矩阵分解成两个或者多个矩阵的乘积.对于上述的用户-商品(评分矩阵),记为能够将其分解为两个或者多个矩阵的乘积,如果分解成两个矩阵和 .我们要使得矩阵和 的乘积能够还原原始的矩阵 当中,矩阵表示的是m个用户于k个主题之间的关系,而矩阵表示的是k个主题与n个商品之间的关系 通常在用户对商品进行打分的过程中,打分是非负的,这就要求: 这便是非负矩阵分解(NMF)的来源. 二.非负矩阵分解 2.1.非负矩阵分解的形式化定义 上面介绍了非负矩阵分解的基本含义.简单来讲,

一.潜在因子(Latent Factor)推荐算法 本算法整理自知乎上的回答@nick lee.应用领域:"网易云音乐歌单个性化推荐"."豆瓣电台音乐推荐"等.        这种算法是在NetFlix(没错,就是用大数据捧火<纸牌屋>的那家公司)的推荐算法竞赛中获奖的算法,最早被应用于电影推荐中,在实际应用中比现在排名第一的 @邰原朗所介绍的算法误差(RMSE)会小不少,效率更高.下面仅利用基础的矩阵知识来介绍下这种算法.        该算法的思想是

一.向量化:低秩矩阵分解 之前我们介绍了协同过滤算法,本节介绍该算法的向量化实现,以及说说有关该算法可以做的其他事情. 举例:1.当给出一件产品时,你能否找到与之相关的其它产品.2.一位用户最近看上一件产品,有没有其它相关的产品,你可以推荐给他. 我们将要做的是:实现一种选择的方法,写出协同过滤算法的预测情况. 我们有关于五部电影的数据集,我将要做的是,将这些用户的电影评分,进行分组并存到一个矩阵中. 我们有五部电影,以及四位用户,那么 这个矩阵

一曲新词酒一杯,去年天气旧亭台.夕阳西下几时回? 无可奈何花落去,似曾相识燕归来.小园香径独徘徊. ---<浣溪沙·一曲新词酒一杯>--晏殊 更多精彩内容请关注微信公众号 "优化与算法" 上一期介绍了低秩矩阵填充问题,这一期介绍一下低秩稀疏矩阵恢复问题. 1. 低秩矩阵恢复 将一个矩阵 \(\bf{D}~(\bf {D} = \bf {A_0} +\bf E_0)\) 分解为一个低秩矩阵部分 \(\bf{A}\) 和一个独立同分布的高斯矩阵 \(\bf{E}\) 的问题是经

1. 问题 给定一列数字数组 a[n], 求这个数组中最长的 "和>=0" 的子数组. (注: "子数组"表示下标必须是连续的. 另一个概念"子序列"则不必连续) 举个例子: 数组 a[n] = {1, 2, -4, 5, -6, 1}, 最长的和非负的子数组为 {1, 2, -4, 5}, 其他子数组要么和<0, 要么长度<4 2. 暴力法 我们先来看看暴力解法和时间复杂度 1. 如果我求出所有的数组前缀和 即P(i) = a

1 设        $$\bex        \phi(x)=\sum_{i=1}^j c_i\chi_{E_i}(x),\quad c_i\geq 0,        \eex$$ 其中        $$\bex        E_i\mbox{ 可测},\quad E_i\mbox{ 两两不交},\quad E=\cup_{i=1}^j E_i,        \eex$$ 则定义        $$\bex        \int_E \phi(x)\rd x=\sum_{i=1}^

本节中, 设 $f,g,f_i$ 是可测集 $E$ 上的非负可测函数, $A,B$ 是 $E$ 的可测子集.       1 定义: (1) $f$ 在 $E$ 上的 Lebesgue 积分        $$\bex        \int_E f(x)\rd x        =\sup\sed{\int_E\phi(x)\rd x; 0\leq \phi\leq f}.        \eex$$ (2) $f$ 在 $E$ 上 Lebesgue 可积 $\dps{\lra \int_Ef

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Dijkstra算法解决了有向图G=(V,E)上带权的单源最短路径问题,但要求所有边的权值非负. Dijkstra算法是贪婪算法的一个很好的例子.设置一顶点集合S,从源点s到集合中的顶点的最终最短路径的权值均已确定.算法反复选择具有最短路径估计的顶点u,并将u加入到S中,对u 的所有出边进行松弛.如果可以经过u来改进到顶点v的最短路径的话,就对顶点v的估计值进行更新. 如上图,u为源点,顶点全加入到优先队列中. ,队列中最小值为u(值为0),u出队列,对u的出边进行松弛(x.v.w),队列最小值

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1002 输入的数都是正整数,比较好处理,注意进位. //非负大整数加法 # include <stdio.h> # include <string.h> # define MAX 1100 int main() { int t; char Num1[MAX], Num2[MAX], Num3[MAX];//Num3[] 用于保存结果 scanf("%d", &t); f

[论文标题]Local Low-Rank Matrix Approximation (icml_2013 ) [论文作者]Joonseok Lee,Seungyeon Kim,Guy Lebanon ,Yoram Singer [论文链接]Paper (9-pages // Double column) [摘要] 矩阵近似是推荐系统.文本挖掘和计算机视觉的常用工具.构造矩阵近似的一个普遍假设是,部分观察到的矩阵是低秩的.我们提出了一个新的矩阵近似模型,我们假设这个矩阵是局部的低秩矩阵,这就导致了

编写一个算法,将非负的十进制整数转换为其他进制的数输出,10及其以上的数字从‘A’开始的字母表示. 要求: 1) 采用顺序栈实现算法: 2)从键盘输入一个十进制的数,输出相应的八进制数和十六进制数. #include "stdio.h" #define StackSize 100 typedef char ElemType; typedef struct { ElemType data[StackSize]; int top; }SqStack; int trans(int d, in

问题的提法是:给定一个没有负权值的有向图和其中一个点src作为源点(source),求从点src到其余个点的最短路径及路径长度.求解该问题的算法一般为Dijkstra算法. 假设图顶点个数为n,则针对其余n-1个点需要分别找出点src到这n-1个点的最短路径.Dijkstra算法的思想是贪心法,先找出最短的那条路径,其次找到次短的,再找到第三短的,依次类推,直到找完点src到达其余所有点的最短路径.下面举例说明算法和贪心过程. 如下图所示(该图源自<数据结构预(用面向对象方法与C++语言描述)(

机器学习作业的第一题最后一问卡住了,要证明 非负随机变量X满足 1 - F(X) 在 (0,+∞)上的积分是E(X);  关键的地方是积分换序,看原来的答案真的很难理解,画个图一下就懂了,码个链接,便于以后查看.

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1 KL散度 KL散度(Kullback–Leibler divergence) 定义如下: $D_{K L}=\sum\limits_{i=1}^{n} P\left(x_{i}\right) \times \log \left(\frac{P\left(x_{i}\right)}{Q\left(x_{i}\right)}\right)$ 目标:证明上式非负. 2 凸函数与凹函数 连续函数 $f(x)$ 的定义域为 $I$ ,如果对 $I$ 内任意两个实数 $x_{1}$ , $x_{2}$

又一个针对LoRA的改进方法: DyLoRA: Parameter-Efficient Tuning of Pretrained Models using Dynamic Search-Free Low Rank Adaptation https://arxiv.org/pdf/2210.07558v2.pdf https://github.com/huawei-noah/KD-NLP/tree/main/DyLoRA Part1前言 LoRA存在的问题: rank的值是固定的,训练完成后不能修

如上图中的predicted ratings矩阵可以分解成X与ΘT的乘积,这个叫做低秩矩阵分解. 我们先学习出product的特征参数向量,在实际应用中这些学习出来的参数向量可能比较难以理解,也很难可视化出来,但是它们是做为区分不同电影的特征 怎么来区分电影i与电影j是否相似呢?就是判断X(i)与X(j)之间的距离是否小来判断.这样在一个用户看了或者买了一部电影后,我们可以给他推荐相似的电影. 总结: 1>用向量化的计算来对所有的用户所有的电影进行评分计算 2>通过学习特征参数,如何找到相关的

1.问题背景 问题:一个输入框,输入的是月份,保证输入的内容只能是非负正整数 2.JavaScript代码 function checkMonth() { $("month").keyup(function(){ var temp = $(this).val(); $(this).val(temp.replace(/ \ D/^0/g,'')); })bind("paste",function(){ var temp = $(this).val(); $(this)

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <title></title> <sc

这种题的解题方法都差不多,不停的循环,不过如果做一下细分,效率应该可以提升很多,下面把最常规效率也最低的代码贴上,有时间再优化 #include <iostream> using namespace std; int main() { int x, y, z; ; x <= ; x++ ) { ; y <= ; y++) { ; z <= ; z++) { * x + * y + z) == ) { cout<<"x = "<<x