低秩矩阵分解python

低秩矩阵分解是一种用于推荐系统的算法，可以通过分解一个矩阵为两个较低秩的矩阵来获得所需的参数。在Python中，可以使用向量化的方式实现低秩矩阵分解。首先，你可以使用NumPy库来进行矩阵的数值计算和处理。然后，可以利用NumPy中的函数来进行矩阵的乘法运算，例如使用np.dot()函数进行矩阵相乘。另外，你还可以使用NumPy中的函数来进行矩阵的逆运算，例如使用np.linalg.inv()函数来计算逆矩阵。此外，你还可以使用NumPy中的函数来进行矩阵的分解，例如使用np.linalg.svd()函数进行奇异值分解。通过奇异值分解，可以得到矩阵的特征向量和特征值，从而实现低秩矩阵分解。同时，你可以使用Python中的其他库，如SciPy和scikit-learn，来进行更高级的矩阵操作和计算。总的来说，Python提供了丰富的工具和库，可以方便地进行低秩矩阵分解的计算和实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于OpenGL的计算机图形学实验四简单几何形体（三角形、多边形等）的平移、缩放、旋转等几何变换（完整可...](https://download.csdn.net/download/weixin_53249260/88236610)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [9.3 低秩矩阵分解-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授](https://blog.csdn.net/weixin_36815313/article/details/105162458)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [用于低秩矩阵完成的秩自适应原子分解及其在图像恢复中的应用](https://download.csdn.net/download/weixin_38670983/18274057)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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