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非负矩阵分解算法研究及其在个性化推荐系统中的应用.
正交非负矩阵分解的研究综述，杨明明，温罗生，本文首先回顾了几种常见的度量正交非负矩阵分解模型损失函数的方法。其次，将已有的正交非负矩阵分解模型归纳总结为七大类，同时
《R语言与BIOCONDUCTOR生物信息学应用》书籍影印版，PDF
生物信息学领域的发展为研究人员提供了先进的工具，而蛋白质结构预测是其中备受关注的研究方向之一。在众多方法中，BERT作为一种强大的自然语言处理模型，被成功应用于蛋白质二级结构的预测。通过将蛋白质序列嵌
在生物信息学数据分析中，GO（Gene Ontology）是一个重要的工具和资源，它是一种对生物体基因及其功能进行分类和注释的系统，能够帮助我们更好地了解生物体的基因功能和相互作用关系。本文将为您介绍
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这是著名的科学杂志《Nature》于1999年刊登了两位科学家D.D.Lee和H.S.Seung对数学中非负矩阵研究的突出成果的论文。该文提出了一种新的矩阵分解思想――非负矩阵分解(Non-negat
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