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姚期智提出的“百万富翁难题”是如何破解的
pixabay.com想象一下，两个百万富翁相互不服气，想比较一下到底谁更有钱，但是比较的过程还不想泄露家底，他们该如何操作呢？根据数据和计算任务是否集中，目前隐私计算可分为三个主要方向和多种技术路线。一是安全多方计算，这是针对数据和计算都...
2024-09-18 baijin 博客文章 2 ℃ 0 评论 -
基于Householder变换实现超定矩阵的QR分解的算法
实现矩阵的QR分解有多种算法，除了利用Gram-Schmidt正交化之外，另一种经典的方法是基于Householder变换的。Householder变换在算法优化中扮演着重要的角色，其定义如下：Householder变换有诸多性质，...
2024-09-18 baijin 博客文章 2 ℃ 0 评论 -
伟弘精益小知识:利用矩阵表分解和制定各个部门绩效KPI
利用矩阵表分解和制定各个部门绩效KPI如何利用矩阵表有效分解总经理的核心KPI，并落实到企业各个部门首先，介绍一下，矩阵表应用。矩阵表的定义：利用二元性的排列，找出其相对因素，探索出问题之所在、问题形态；也可从二元性关系中，获得解决问题...
2024-09-18 baijin 博客文章 2 ℃ 0 评论 -
用Spark学习矩阵分解推荐算法（矩阵分解模型）
用Spark学习矩阵分解推荐算法转/宽客在线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SparkMLlib中...
2024-09-18 baijin 博客文章 2 ℃ 0 评论 -
基于矩阵分解的推荐算法（基于矩阵分解的推荐系统）
1、算法介绍在推荐算法中，主要解决的问题是找到用户对物品的偏好得分。矩阵分解算法它的基本思想是认为用户对物品的偏好是外在表现，内在是用户对主题的偏好，而主题对不同物品又有不同的权重，通过用户->主题->物品这条链路才形成用户对物...
2024-09-18 baijin 博客文章 2 ℃ 0 评论 -
矩阵分解系列:目录（矩阵分解表）
简介欢迎来到“矩阵分解系列”！这一系列文章专注于介绍矩阵分解在线性代数中的重要性及其在数据分析、机器学习、信号处理等领域的广泛应用。从矩阵的基本概念到高级分解技术，我们将深入探讨矩阵分解的各个方面。每篇文章都将提供理论背景、数学定义和实际应...
2024-09-18 baijin 博客文章 2 ℃ 0 评论 -
通俗易懂的讲解奇异值分解(SVD)和主成分分析(PCA)
图片来自Unsplash上的Dave0.本教程包含以下内容特征分解对称矩阵的特征分解奇异值分解（TheSingularValueDecomposition，SVD）主成分分析（PrincipalComponentAnalysis...
2024-09-18 baijin 博客文章 2 ℃ 0 评论 -
30 分钟学会机器学习 SVD 矩阵分解(Python代码)
SVD在机器学习中是非常重要的，利用神奇的矩阵变换可以实现很多功能，比如图像压缩、降维等等。...
2024-09-18 baijin 博客文章 2 ℃ 0 评论 -
推荐系统基础:使用PyTorch进行矩阵分解
我们一天会遇到很多次推荐——当我们决定在Netflix/Youtube上看什么，购物网站上的商品推荐，Spotify上的歌曲推荐，Instagram上的朋友推荐，LinkedIn上的工作推荐……列表还在继续!推荐系统的目的是预测用户对某一商...
2024-09-18 baijin 博客文章 2 ℃ 0 评论 -
矩阵分解推荐算法（矩阵分解推荐算法代码）
作者在《协同过滤推荐算法》这篇文章中介绍了user-based和item-based协同过滤算法，这类协同过滤算法是基于邻域的算法(也称为基于内存的协同过滤算法)，该算法不需要模型训练，基于非常朴素的思想就可以为用户生成推荐结果。还有一类基...
2024-09-18 baijin 博客文章 2 ℃ 0 评论
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