NMF
NMF# class sklearn.decomposition.NMF(n_components='warn', *, init=None, solver='cd', beta_loss='frobenius', tol=0.0001, max_iter=200, random_state=None, alpha_W=0.0, alpha_H='same', l1_ratio=0.0, verbose=0, shuffle=False)[source]# Non-Negative Matrix Factorization (NMF). Find two non-negative matrices, i.e. matrices with all non-negative elements, (W, H) whose product approximates the non-negative
Non-negative matrix factorization - Wikipedia
Illustration of approximate non-negative matrix factorization: the matrix V is represented by the two smaller matrices W and H, which, when multiplied, approximately reconstruct V. Non-negative matrix factorization (NMF or NNMF), also non-negative matrix approximation[1][2] is a group of algorithms in multivariate analysis and linear algebra where a matrix V is factorized into (usually) two matric
scikit-learnで Non-negative Matrix Factorization(NMF) - Qiita
NMFは次元削減の手法であり､レコメンドの精度を高めることができるといわれています。 機会学習ライブラリのscikit-learnでもNMFを簡単に使うことができます。 今回は､具体例を用いて試して､NMFを直感的に理解することが目的です。 「Matrix Factorizationとは」という記事がわかりやすいです。 NMFとは レコメンドとしてのMatrix Factorizationについてざっくりと理解するには､英語ですが､以下の資料がわかりやすいです。 Matrix Factorization Techniques For Recommender Systems このスライドにある図を引用しながら軽くイメージを説明します。 NMFの手法が一躍有名になった､Netflix Prizeを想定し､ユーザーとその人がどの動画に何点の評価をつけたかを表す行列が与えられるとします(左のRat
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