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매트릭스 주어 Vm×nVm×n\mathbf V^{m \times n} , 음수가 아닌 매트릭스 인수 분해 (NMF)는 두 개의 음수가 아닌 행렬 찾은 Wm×kWm×k\mathbf W^{m \times k} 및 Hk×nHk×n\mathbf H^{k \times n} (즉, 모든 요소 ≥0≥0\ge 0 )으로 분해 된 매트릭스를 나타내는 : V≈WH,V≈WH,\mathbf V \approx \mathbf W\mathbf H, 예를 들어, 음이 아닌 WW\mathbf …

15 cross-validation  unsupervised-learning  latent-variable  matrix-decomposition  nnmf 

내가 본 모든 현대 추천 시스템에서 행렬 인수 분해에 의존하는 것은 음수가 아닌 행렬 인수 분해가 사용자 영화 행렬에서 수행됩니다. 비 음성이 왜 해석 성 및 / 또는 희소 요인을 원하는지 이해하는 이유를 이해할 수 있습니다. 그러나 넷플릭스 상 경쟁에서와 같이 예측 성능에만 관심이 있다면 왜 부정이 아닌 제한을 적용해야합니까? …

11 recommender-system  svd  matrix-decomposition  nnmf