1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

BÀI tập lớn đại số TUYẾN TÍNH ỨNG DỤNG của PHÂN TÍCH SVD vào hệ THỐNG gợi ý TRONG MACHINE LEARNING

73 30 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Ứng Dụng Của Phân Tích SVD Vào Hệ Thống Gợi Ý Trong Machine Learning
Tác giả Phan Võ Vĩnh San, Lữ Như Quỳnh, Trương Minh Ngọc Quý, Huỳnh Gia Qui, Bùi Thị Thanh Sâm, Trần Hoàng Sơn, Thái Ngọc Rạng
Người hướng dẫn Th.S Nguyễn Xuân Mỹ
Trường học Trường Đại Học Bách Khoa Đại Học Quốc Gia Thành Phố Hồ Chí Minh
Chuyên ngành Đại Số Tuyến Tính
Thể loại Bài Tập Lớn
Thành phố Thành Phố Hồ Chí Minh
Định dạng
Số trang 73
Dung lượng 1,74 MB

Nội dung

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH BÀI TẬP LỚN ĐẠI SỐ TUYẾN TÍNH GVHD: Th.S Nguyễn Xn Mỹ LỚP: L09 - NHĨM: BÀI TẬP LỚN ĐẠI SỐ TUYẾN TÍNH - Nhóm ỨNG DỤNG CỦA PHÂN TÍCH SVD VÀO HỆ THỐNG GỢI Ý TRONG MACHINE LEARNING NHÓM: BÀI TẬP LỚN ĐẠI SỐ TUYẾN TÍNH - Nhóm DANH SÁCH THÀNH VIÊN L09 - NHÓM: STT Họ tên Phan Võ Vĩnh San Lữ Như Quỳnh Trương Minh Ngọc Quý Huỳnh Gia Qui Bùi Thị Thanh Sâm Trần Hoàng Sơn Thái Ngọc Rạng MSSV 2110502 2110497 2114608 2112138 2014357 2114672 2110501 BÀI TẬP LỚN ĐẠI SỐ TUYẾN TÍNH - Nhóm Mở đầu Cơ sở lý thuyết Phương pháp phân tích SVD NỘI DUNG Ứng dụng machine learning Matlab Chương 1: MỞ ĐẦU Chương 1: MỞ ĐẦU Phân tích SVD Machine Learning Ứng dụng SVD vào Machine Learning Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Chương 2: Cơ sở lý thuyết Ma trận chuyển vị   Chuyển vị A  aij mn ma trận AT  aij nm cỡ n x m thu từ A cách chuyển hàng thành cột 2 A   4 1 3   23  4   T A   1   9  32 Chương 2: Cơ sở lý thuyết Phép nhân hai ma trận A  (aij )m  p ; B  (bij ) p n AB  C  (cij )với mn   AB  ai  cij  ai1b1 j  2b2 j   aipb pj  b1 j    *      * b2 j *    aip    c ij          *   b pj  Chương 2: Cơ sở lý thuyết Phép nhân hai ma trận a A(BC) = (AB)C; b A(B + C) = AB + AC; c (B + C)A = BA + CA; d ImA = A = AIm e k (AB) = (kA)B = A(kB) f Nói chung AB  BA g Chuyển vị tích tích chuyển vị theo thứ tự ngược lại: (AB)T = BTAT ...BÀI TẬP LỚN ĐẠI SỐ TUYẾN TÍNH - Nhóm ỨNG DỤNG CỦA PHÂN TÍCH SVD VÀO HỆ THỐNG GỢI Ý TRONG MACHINE LEARNING NHÓM: BÀI TẬP LỚN ĐẠI SỐ TUYẾN TÍNH - Nhóm DANH SÁCH THÀNH... Phương pháp phân tích SVD NỘI DUNG Ứng dụng machine learning Matlab Chương 1: MỞ ĐẦU Chương 1: MỞ ĐẦU Phân tích SVD Machine Learning Ứng dụng SVD vào Machine Learning Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Chương... Ngọc Quý Huỳnh Gia Qui Bùi Thị Thanh Sâm Trần Hoàng Sơn Thái Ngọc Rạng MSSV 2110502 2110497 2114608 2112138 2014357 2114672 2110501 BÀI TẬP LỚN ĐẠI SỐ TUYẾN TÍNH - Nhóm Mở đầu Cơ sở lý thuyết

Ngày đăng: 24/04/2022, 12:30

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình: Biểu diễn SVD thu gọn và biểu diễn ma trận dạng tổng các ma trận có rank = 1. - BÀI tập lớn đại số TUYẾN TÍNH  ỨNG DỤNG của PHÂN TÍCH SVD vào hệ THỐNG gợi ý TRONG MACHINE LEARNING
nh Biểu diễn SVD thu gọn và biểu diễn ma trận dạng tổng các ma trận có rank = 1 (Trang 44)
Xây dựng mô hình cho user không phụ thuộc vào user khác, phụ thuộc vào hồ  sơ của item. - BÀI tập lớn đại số TUYẾN TÍNH  ỨNG DỤNG của PHÂN TÍCH SVD vào hệ THỐNG gợi ý TRONG MACHINE LEARNING
y dựng mô hình cho user không phụ thuộc vào user khác, phụ thuộc vào hồ sơ của item (Trang 63)
Content-Based Recommendations - BÀI tập lớn đại số TUYẾN TÍNH  ỨNG DỤNG của PHÂN TÍCH SVD vào hệ THỐNG gợi ý TRONG MACHINE LEARNING
ontent Based Recommendations (Trang 63)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w