SVD推荐算法
SVD算法以下内容来源于参考文献仅供学习交流一什么是SVD算法奇异值分解Singular Value Decomposition以下简称SVD是在机器学习领域广泛应用的算法它不光可以用于降维算法中的特征分解还可以用于推荐系统以及自然语言处理等领域.是很多机器学习算法的基石二SVD算法的应用隐形语义索引最早的SVD应用之一就是信息检索我们称利用SVD的方法为隐性语义检索LSI或隐形语义分析LSA.基于SVD的图像压缩基于协同过滤的推荐引擎利用SVD简化数据可应用于优化类问题路径空间最优化问题三SVD代码的实现import math import random import matplotlib.pyplot as plt求平均值def Average fileName fi open fileName r result0.0cnt0for line in fi cnt1arr line.split result int arr2.strip ret
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