概率矩陣分解模型 PMF
本文是論文《一種結合推薦物件間關聯關係的社會化推薦演算法》的筆記（上）。因為對其中的概率矩陣分解(Probabilistic Matrix Factorization, PMF)不夠了解，因而我先去腦補了PMF在推薦系統中的應用，然後再對論文進行總結。主要內容包括svd的兩種形式和PMF的介紹。
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基於概率的矩陣分解原理詳解（PMF）
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基於One-Class的矩陣分解方法
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017 ACM-ICPC 亞洲區（西安賽區）網絡賽 Coin 概率+矩陣快速冪
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rect 同學 表達方式 play 位向量 frame 因此 log rgb 相關概念： 正交矩陣：若一個方陣其行與列皆為正交的單位向量，則該矩陣為正交矩陣，且該矩陣的轉置和其逆相等。兩個向量正交的意思是兩個向量的內積為 0 正定矩陣：如果對於所有的非零實系數向量x
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文章一 ref: https://blog.csdn.net/GZHermit/article/details/73920755 推薦任務定義： 在一個標準推薦任務中，我們有mm個使用者(user)，nn個物品(item)，以及一個稀疏評分矩陣R(R∈Rm∗n)R(R∈
視覺SLAM常見的QR分解SVD分解等矩陣分解方式求解滿秩和虧秩最小二乘問題
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