Systèmes de recommandation: Partie 1

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Recommender Systems : Factorisation matricielle

Explore la factorisation matricielle dans les systèmes de recommandation, couvrant l'optimisation, les mesures d'évaluation et les défis liés à la mise à l'échelle.

Recommender Systems: Aperçu et méthodes

Explore l'évolution des recommandateurs, du filtrage collaboratif, du prix Netflix, de la formation sur les modèles et des techniques d'optimisation.

Factorisations matricielles: LU Decomposition

Introduit la décomposition de LU pour une résolution efficace des équations linéaires à l'aide de la factorisation matricielle.

Découverte des systèmes et de la structure Recommender

Explore les systèmes de recommandation, les modèles de facteurs latents et les algorithmes de clustering pour la découverte de structures.

Factorisation de la matrice: LU Décomposition

Explore la décomposition de LU pour la factorisation matricielle et la résolution des systèmes linéaires.

Décomposition Spectral : matrices symétriques

Couvre la décomposition des matrices symétriques en valeurs propres et en vecteurs propres.

Méthodes directes pour résoudre les équations linéaires

Explore les méthodes directes pour résoudre les équations linéaires et l'impact des erreurs sur les solutions et les propriétés de la matrice.

Décomposition de la valeur singulaire

Couvre le théorème de la valeur singulaire et son application dans les matrices de décomposition.

SVD: Décomposition de la valeur singulaire

Couvre le concept de Décomposition de Valeur Singulaire (SVD) pour compresser l'information dans les matrices et les images.

Inversion de la matrice

Explore l'inversion matricielle, les conditions d'invertibilité, l'unicité des matrices inverses et élémentaires pour l'inversion.