基于非负矩阵分解算法进行盲信号分离.本文针对盲源分离技术,提出了一种非负矩阵分解技术,只要信源之间没有一阶原点统计相关,则可很好的实现对忙源的分离
2021-10-25 20:14:53 134KB 非负矩阵分解
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Recommended system als_mf算法流程: 初始化矩阵U和M,U矩阵大小为user_id * n_feature,其中user_id为用户id数,n_fearure为潜在特征;同理M矩阵大小为item_id * n_feature,其中item_id为项目id数; 生成user_id - item_id矩阵,其中行为user_id,列为item_id,值为用户评分rating,减去全局评分的均值; 误差等式为平方差公式,即真实值和预测值的评分差(R-U*M),为了防止过拟合,加上正则项,惩罚过大参数; 固定M矩阵,使用梯度下降,对误差等式f(U, M)求U梯度; 同样固定U矩阵,使用梯度下降,对误差等式f(U, M)求M梯度; 预测值为U*M,不断迭代上面两步,直到最近两次误差收敛到一个阈值时,停止更新参数(具体数学推导可看matrix factorization笔记及论
2021-10-10 11:41:28 504KB JupyterNotebook
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nmf非负矩阵分解算法高维遥感图像维度压缩,主要进行nmf非负矩阵分解算法的数据降维。可任意降维。使用Python写成。
2021-04-11 21:35:49 1KB NMF 非负矩阵分解算法 python 降维
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