『NMF』へのコメント

Matrix factorization

somemo のブックマーク 2014/11/10 15:43

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/234038225/comment/somemo" data-user-id="somemo" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.slideshare.net/slideshow/nmf-5169266/5169266" data-original-href="https://www.slideshare.net/slideshow/nmf-5169266/5169266" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fwww.slideshare.net%2Fslideshow%2Fnmf-5169266%2F5169266" data-user-icon="/users/somemo/profile.png">NMF</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22Machine%20learning%22">Machine learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/recommendation">recommendation</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">Matrix factorization</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/somemo/20141110#bookmark-234038225"><span class="datetime-body">2014/11/10 15:43</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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This document discusses matrix factorization and describes how a matrix X can be approximated as the product of two lower-rank matrices U and V. It also defines accuracy as the number of correct pr...

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