x t . c ) + + = 4 n ,而且可以适当排列因式的次序,使得, p | x | n 1 ,若 x + 3 根据题目提示和标题,我们可以... 支持本地书签、tab页、历史记录搜索; 集成CSDN搜索结果; 他是一个时间转换工具; 他是一个计算器; 他是。。。,更多功能正在添加中, 这里将自己做的一个PPT纪录一下,根据斯坦福大学CS234 lecture 5 整理而来Some of the content for this lecture is borrowed from Hugo Larochelle 神经网络, % % =================================================, % 对于原始图像512×512 ,其小波分解第1层维度为256×256,第2层维度为128×128, 博主,你好。请问可以分享一下代码嘛。想学习一下[email protected] 谢谢了, https://blog.csdn.net/Chaolei3/article/details/80940459, http://maiqiuzhizhu.blog.sohu.com/110325150.html, http://ww2.mathworks.cn/help/wavelet/ref/wrcoef2.html, http://ww2.mathworks.cn/help/wavelet/ref/appcoef2.html, http://ww2.mathworks.cn/help/wavelet/ref/detcoef2.html, http://ww2.mathworks.cn/help/wavelet/ref/waverec2.html?searchHighlight=waverec2&s_tid=doc_srchtitle. 低级的当然是别想赚钱了,10、11级可以在时空之门那边,或者发电站的图外面摆分解机。 也可以在异界频道的异界门口,那里挺好的,可是就是经常已经摆满分解机了,插不进去,或者大家相互压价,导致分解的价格很低,反而赚不了钱。 . 因式分解(英語:factorization,factorisation,或factoring),在數學中一般理解為把一個多項式分解為兩個或多個的因式(因式亦為多項式)的過程。在這個過後會得出一堆較原式簡單的多項式的積。例如多項式 ( 1 ( + 2 . [ld,hd]=wfilters(wname,'d'); + ) , 2 0x01 view_source {\displaystyle a_{n}x^{n}+a_{n-1}x^{n-1}+......a_{1}x+a_{0}} i {\displaystyle p|a_{n}} q {\displaystyle \geq 1} q ⋯ [height, http://maiqiuzhizhu.blog.sohu.com/110325150.html 楼主,想问下,imfilter为什么执行两次, Kyson_: 传统的机器学习所用到的数据是欧氏空间(Euclidean Domain)的数据,欧氏空间下的数据最显著的特征就是有着规则... XCTFweb新手练习题目链接:https://adworld.xctf.org.cn/task/task_list?type=web&number=3&grade=0 . {\displaystyle f(x)} q 2.9因式定理、综合除法分解因式. 2 和 ( x − x t i {\displaystyle p_{i}(x)=c_{i}q_{i}(x)(i-1,2,\cdots ,s)} + ) a ) 是f(x)之因式,且p,q互質,則:(逆敘述並不真), https://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=因式分解&oldid=57978362, Burnside, William Snow; Panton, Arthur William (1960) [1912], The Theory of Equations with an introduction to the theory of binary algebraic forms (Volume one), Dover, Dickson, Leonard Eugene (1922), First Course in the Theory of Equations, New York: John Wiley & Sons. {\displaystyle \left(x+2\right)\left(x-2\right)} {\displaystyle c_{i}(i=1,2,\cdots ,s)} for k=1:N 2 x {\displaystyle p_{i}(x)(i=1,2,\cdots ,s)} ( LFM即隐因子模型,我们可以把隐因子理解为主题模型中的主题、HMM中的隐藏变量。比如一个用户喜欢《推荐系统实践》这本书,背后的原因可能是该用户喜欢推荐系统、或者是喜欢数据挖掘、亦或者是喜欢作者项亮本人等等,假如真的是由于这3个原因导致的,那如果项亮出了另外一本数据挖掘方面的书,我们可以推测该用户也会喜欢,这“背后的原因”我们称之为隐因子。所以LFM的其中思路就是先计算用户对各个隐因子的喜好程度$(p_1,p_2,...,p_f)$,再计算物品在各个隐因子上的概率分布$(q_1,q_2,...,q_f)$,两个向量做内积即得到用户对物品的喜好程度,下面就讲这两个向量怎么求。, 假设我们已经有了一个评分矩阵$R_{m,n}$,$m$个用户对$n$个物品的评分全在这个矩阵里,当然这是一个高度稀疏的矩阵,我们用$r_{u,i}$表示用户$u$对物品$i$的评分。LFM认为$R_{m,n}=P_{m,F}\cdot{Q_{F,n}}$即R是两个矩阵的乘积(所以LFM又被称为矩阵分解法,MF,matrix factorization model),F是隐因子的个数,P的每一行代表一个用户对各隐因子的喜欢程序,Q的每一列代表一个物品在各个隐因子上的概率分布。, \begin{equation}\hat{r}_{ui}=\sum_{f=1}^{F}{P_{uf}Q_{fi}}\label{lfm}\end{equation}, 这种基于矩阵分解的推荐算法又叫SVD(Singular Value Decomposition,奇异值分解),但实际上它只是从SVD借鉴过来的,跟SVD其实根本不是一回事。, $$A_{m\times n} \approx U_{m\times k}\Sigma_{k\times k}V^T_{k\times n}$$, 机器学习训练的目标是使得对所有的$\color{red}{r_{ui}\ne0}$,$r_{u,i}$和$\hat{r}_{ui}$尽可能接近,即, \begin{equation}min:\ \ Loss=\sum_{\color{red}{r_{ui}\ne0}}{(r_{u,i}-\hat{r}_{ui})^2}\end{equation}, \begin{equation}min:\ \ Loss=\sum_{\color{red}{r_{ui}\ne0}}{(r_{u,i}-\hat{r}_{ui})^2}+\lambda(\sum{P_{uf}^2}+\sum{Q_{fi}^2})=f(P,Q)\label{target_lfm}\end{equation}, 采用梯度下降法求解上面的无约束最优化问题,在第$t+1$轮迭代中$P$和$Q$的值分别应该是, \begin{equation}P^{(t+1)}=P^{(t)}-\alpha\frac{\partial{Loss}}{\partial{P^{(t)}}},Q^{(t+1)}=Q^{(t)}-\alpha\frac{\partial{Loss}}{\partial{Q^{(t)}}}\end{equation}, \begin{equation}\frac{\partial{Loss}}{\partial{P^{(t)}}}=\left[\begin{array}{cc}\frac{\partial{Loss}}{\partial{P_{11}^{(t)}}}\ ...\ \frac{\partial{Loss}}{\partial{P_{1F}^{(t)}}}\\...\ \frac{\partial{Loss}}{\partial{P_{uf}^{(t)}}}\ ...\\\frac{\partial{Loss}}{\partial{P_{m1}^{(t)}}}\ ...\ \frac{\partial{Loss}}{\partial{P_{mF}^{(t)}}}\end{array}\right]\end{equation}, \begin{equation}\frac{\partial{Loss}}{\partial{P_{uf}^{(t)}}}=\sum_{\color{red}{i,r_{ui}\ne0}}{-2(r_{u,i}-\hat{r}_{ui})\frac{\partial{\hat{r}_{ui}}}{\partial{P_{uf}^{(t)}}}}+2\lambda{P_{uf}^{(t)}}=\sum_{\color{red}{i,r_{ui}\ne0}}{-2(r_{u,i}-\hat{r}_{ui})Q_{fi}^{(t)}}+2\lambda{P_{uf}^{(t)}}\end{equation}, \begin{equation}\frac{\partial{Loss}}{\partial{Q_{fi}^{(t)}}}=\sum_{\color{red}{u,r_{ui}\ne0}}{-2(r_{u,i}-\hat{r}_{ui})\frac{\partial{\hat{r}_{ui}}}{\partial{Q_{fi}^{(t)}}}}+2\lambda{Q_{fi}^{(t)}}=\sum_{\color{red}{u,r_{ui}\ne0}}{-2(r_{u,i}-\hat{r}_{ui})P_{uf}^\color{red}{(t)}}+2\lambda{Q_{fi}^{(t)}}\end{equation}, 随机梯度下降法(SGD,Stochastic Gradient Descent)没有严密的理论证明,但是在实践中它通常比传统的梯度下降法需要更少的迭代次数就可以收敛,它有两个特点:, SGD单轮迭代的时间复杂度也是$m\times{F}\times{n'}$,但由于它是单个参数地更新,且更新单个参数时只利用到一个样本(一个评分),更新后的参数立即可用于更新剩下的参数,所以SGD比批量的梯度下降需要更少的迭代次数。, 在训练模型的时候我们只要求模型尽量拟合$r_{ui}\ne{0}$的情况,对于$r_{ui}=0$的情况我们也不希望$\hat{r}_{ui}=0$,因为$r_{ui}=0$只表示用户$u$没有对物品$i$评分,并不代表用$u$户对物品$i$的喜好程度为0。而恰恰$\hat{r}_{ui}$能反映用$u$户对物品$i$的喜好程度,对所有$\hat{r}_{ui}(i\in{\{1,2,...,n\}})$降序排列,取出topK就是用户$u$的推荐列表。, a 0.860198578815b 0.901207650363c 0.853149604409d 0.814338291689, \begin{equation}\hat{r}_{ui}=\sum_{f=1}^{F}{P_{uf}Q_{fi}}+\mu+b_u+b_i\label{bias_lfm}\end{equation}, $\mu$表示训练集中的所有评分的平均值。$b_u$是用户偏置,代表一个用户评分的平均值。$b_i$是物品偏置,代表一个物品被评分的平均值。所以“偏置”这东西反应的是事物固有的、不受外界影响的属性,用公式$\ref{lfm}$去预估用户对物品的评分时没有考虑这个用户是宽容的还是苛刻的,他倾向于给物品打高分还是打低分,所以在公式$\ref{bias_lfm}$加入了偏置$b_u$。, $\mu$直接由训练集统计得到,$b_u$和$b_i$需要通过机器学习训练得来。对比公式$\ref{target_lfm}$此时我们目标函数变为, \begin{equation}min:\ \ Loss=\sum_{\color{red}{r_{ui}\ne0}}{(r_{u,i}-\hat{r}_{ui})^2}+\lambda(\sum{P_{uf}^2}+\sum{Q_{fi}^2}+\sum{b_u^2}+\sum{b_i^2})\end{equation}, \begin{equation}b_u^{(t+1)}=b_u^{(t)}+\alpha*(r_{u,i}-\hat{r}_{ui}-\lambda*b_u^{(t)})\end{equation}, \begin{equation}b_i^{(t+1)}=b_i^{(t)}+\alpha*(r_{u,i}-\hat{r}_{ui}-\lambda*b_i^{(t)})\end{equation}, $P_{uf}$和$Q_{fi}$的更新方法不变,参见公式$\ref{pp}$和公式$\ref{pq}$。, SVD++认为任何用户只要对物品$i$有过评分,不论评分是多少,就已经在一定程度上反应了他对各个隐因子的喜好程度$y_i=(y_{i1},y_{i2},...,y_{iF},)$,$y$是物品所携带的属性,就如同$Q$一样。在公式$\ref{bias_lfm}$的基础上,SVD++得出了:, \begin{equation}\hat{r}_{ui}=\sum_{f=1}^{F}{(P_{uf}+\frac{\sum_{j\in{N(u)}}{Y_{jf}}}{\sqrt{|N(u)|}})Q_{fi}}+\mu+b_u+b_i\label{svdpp}\end{equation}, 跟上文讲的一样,还是基于评分的误差平方和建立目标函数,正则项里加一个$\lambda\sum{Y_{jf}^2}$,采用随机梯度下降法解这个优化问题。$\hat{r_{ui}}$对$b_u$、$b_i$、$P_{uf}$的偏导都跟BiasLFM中的一样,而$\frac{\partial{\hat{r_{ui}}}}{\partial{Q_{fi}}}$会有变化, \begin{equation}\frac{\partial{\hat{r_{ui}}}}{\partial{Q_{fi}}}=P_{uf}+\frac{\sum_{j\in{N(u)}}{Y_{jf}}}{\sqrt{|N(u)|}}\end{equation}, \begin{equation}\frac{\partial{\hat{r_{ui}}}}{\partial{Y_{jf}}}=\frac{Q_{fi}}{\sqrt{|N(u)|}}\end{equation}, 求$\frac{\partial{Loss}}{\partial{P_{uf}^{(t)}}}$时用到了用户$u$对物品的所有评分, 求$\frac{\partial{Loss}}{\partial{P^{(t)}}}$时用到了整个评分矩阵$R$,时间复杂度为$m\times{F}\times{n'}$,$n'$是平均一个用户对多少个物品有过评分, 单独更新参数$P_{uf}^{(t+1)}=P_{uf}^{(t)}-\alpha\frac{\partial{Loss}}{\partial{P_{uf}^{(t)}}}$,而原始的梯度下降法要整体更新参数$P^{(t+1)}=P^{(t)}-\alpha\frac{\partial{Loss}}{\partial{P^{(t)}}}$。在$t+1$轮次中计算其他参数的梯度时直接使用$P_{uf}$的最新值$P_{uf}^{(t+1)}$, 计算$\frac{\partial{Loss}}{\partial{P_{uf}^{(t)}}}$时只利用用户$u$对一个物品的评分,而不是利用用户$u$的所有评分,即.