Questions tagged «nnmf»

给定的矩阵Vm×nVm×n\mathbf V^{m \times n}，非负矩阵分解（NMF）发现两个非负矩阵Wm×kWm×k\mathbf W^{m \times k}和Hk×nHk×n\mathbf H^{k \times n}（即与所有元素≥0≥0\ge 0）来表示分解矩阵为： V≈WH,V≈WH,\mathbf V \approx \mathbf W\mathbf H, 例如要求非负的WW\mathbf W和HH\mathbf H∥V−WH∥2.‖V−WH‖2.\|\mathbf V-\mathbf W\mathbf H\|^2. 是否有通用的方法来估算kkk NMF中？例如，如何将交叉验证用于此目的？

16 cross-validation  unsupervised-learning  latent-variable  matrix-decomposition  nnmf 

在我所看到的所有现代推荐器系统中，都依赖于矩阵分解，在用户电影矩阵上执行非负矩阵分解。我能理解为什么非负性对于可解释性和/或想要稀疏因子很重要。但是，如果您只关心预测性能，例如在netflix奖金竞赛中，为什么要施加非负性限制？与在因数分解中也允许负值相比，这似乎更加糟糕。 本文是在协同过滤中使用非负矩阵分解的一个被高度引用的示例。

11 recommender-system  svd  matrix-decomposition  nnmf