矩阵分
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KL散度在NMF中的应用：以文本主题提取为例
咱们今天来聊聊非负矩阵分解（NMF）中的一个重要角色——KL散度。别看它名字里带个“散度”，好像很高深的样子，其实理解起来并不难，关键是它在NMF中起到的作用非常关键。我会尽量用大白话，结合例子，把这事儿给你讲透。 1. 先说说啥是K...
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KL散度非对称性对NMF结果解释的影响
非负矩阵分解（NMF）是一种常用的数据降维和特征提取技术，广泛应用于图像处理、文本挖掘、生物信息学等领域。NMF的目标是将一个非负矩阵分解为两个非负矩阵的乘积，即 V ≈ WH，其中 V 是原始矩阵，W 是基矩阵，H 是系数矩阵。NMF ...
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个性化推荐背后的秘密-大数据算法如何“懂你”？电商、新闻APP算法大揭秘！
你有没有这样的经历？刚在电商平台浏览了一款商品，没过多久，类似的商品就铺天盖地地出现在你的首页推荐里。或者，你经常在某个新闻APP上看科技类新闻，它就会源源不断地给你推送相关的内容。这背后，就是大数据算法在发挥作用，它们在悄无声息地“懂你...
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Python快速上手：构建并评估你的第一个用户行为推荐系统
Python快速上手：构建并评估你的第一个用户行为推荐系统 想不想拥有一个能猜中用户心思的推荐系统？今天，就带你用Python从零开始，构建一个基于用户历史行为的简易推荐系统，并学会如何评估它的效果。别害怕，这比你想象的要容易！ ...
