矩阵分解方法在机器学习中的应用与进展
摘要：
矩阵分解技术和隐藏因子模型的交叉部分 隐藏因子模型 用 矩阵分解 神经网络 实现 矩阵分解发展历史 1999年之前 PCA SVD LSI 被用在降维(降维分析),聚类分析,数据预处理 之后潜在因子模型(Latent Factor Model) 1999年之后将概率模型引入到PLAS进一步发展NMF 阅读全文
posted @ 2019-03-04 11:28 gaofeifei 阅读(1028) 评论(0) 推荐(0) 编辑
