最小二乗法を交互に行うとどのように機能しますか？
質問者：ランスブッシュマン|最終更新日：2020年3月22日
カテゴリ：テクノロジーとコンピューティングコンピュータネットワーク
交互最小二乗（ALS）は、ブロック座標降下に似ています。パラメータベクトルを2つのブロック（UとM）に分割してから、パラメータの各ブロックを交互に更新します。
その上、ALSアルゴリズムとは何ですか？ALS 。 ALSレコメンダーは、重み付きラムダ正則化（ ALS -WR）で最小二乗法を交互に使用する行列因数分解アルゴリズムです。これは、ユーザーからアイテムへのマトリックスAをユーザーから機能へのマトリックスUおよびアイテムから機能へのマトリックスMに因数分解します。ALSアルゴリズムを並列に実行します。
さらに、機械学習におけるALSとは何ですか？説明。交互最小二乗（ ALS ）アルゴリズムは、与えられた行列RをR≈UTVとなるように2つの因子UとVに因数分解します。未知の行の次元は、アルゴリズムのパラメーターとして与えられ、潜在因子と呼ばれます。ユーザーマトリックスのi番目の列はuiで示され、アイテムマトリックスのi番目の列はviです。
これに関して、ALSモデルとは何ですか？
交互最小二乗。交互最小二乗（ ALS ）は、データを適合させ、類似点を見つけるために使用するモデルです。しかし、それがどのように機能するかを掘り下げる前に、 ALSを使用して達成することを目指している行列因数分解の基本のいくつかを確認する必要があります。
レコメンデーションシステムをどのように実装しますか？
これは、ユーザーベースのコラボレーティブレコメンダーシステムを実装するために必要な手順の概要です。
- ユーザーと製品に関する情報を収集して整理します。
- ユーザーAを他のすべてのユーザーと比較します。
- ユーザーAが使用していないが、類似したユーザーが使用している製品を検索する関数を作成します。
- ランク付けしてお勧めします。
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BLSとALSの違いは何ですか？
ALSとBLSの違い。 ALSは二次救命処置を意味し、 BLSは一次救命処置を意味します。一方、 ALSプロバイダーは、患者に注射をしたり、薬を投与したりすることもできます。 ALSは切り傷や怪我の場合に基本的な治療を行うことができますが、 BLSの人にはそれを行う権利がありません。
暗黙のフィードバックとは何ですか？
暗黙のフィードバック
暗黙のフィードバックは、ユーザーが表示するために選択したドキュメントと選択しなかったドキュメント、ドキュメントの表示に費やした時間、ページの参照またはスクロールアクションなどのユーザーの行動から推測されます[1]。 行列因数分解は機械学習ですか？
行列分解は、行列をその構成要素に還元する方法です。このため、行列分解は行列因数分解とも呼ばれます。実数の因数分解と同様に、行列を分解する方法はたくさんあります。したがって、さまざまな行列分解手法があります。
マトリックス因数分解は協調フィルタリングですか？
行列因数分解は、レコメンダーシステムで使用される協調フィルタリングアルゴリズムのクラスです。行列因数分解アルゴリズムは、ユーザーとアイテムの相互作用行列を2つの低次元の長方形行列の積に分解することによって機能します。
協調フィルタリングソフトウェアは何をしますか？
協調フィルタリングは、ソーシャルフィルタリングとも呼ばれます。協調フィルタリングは、似た嗜好を持つユーザーのためにパーソナライズされた勧告を行うために、ユーザーのレビューからフィルタデータへのアルゴリズムを使用しています。協調フィルタリングは、ソーシャルメディア上の個人のコンテンツや広告を選択するためにも使用されます。
暗黙のモデルとは何ですか？
暗黙のモデリングは、地質モデリングにおける画期的なイノベーションです。従来、地質モデルは手動の描画プロセスを使用して作成されていました。セクションが定義され、岩相、断層、鉱脈がセクションに描かれます。次に、複数のセクションにまたがるサーフェスを接続するために線が描画されます。
動物はALSを発症しますか？
研究者は、犬の変性性脊髄症（DM）の原因となる遺伝子変異は、筋萎縮性側索硬化症（ ALS ）、ルーゲーリック病としても知られるヒトの疾患を引き起こす変異と同じであることを発見しました。 「DMの犬は、科学者にALSのより信頼できる動物モデルを提供する可能性があります。
推奨事項をどのように測定しますか？
最も単純なケースでは、カタログカバレッジを計算するには、テストユーザーを取得し、各ユーザーの推奨を求めて、すべての推奨アイテムをまとめます。さまざまなアイテムの大規模なセットを入手します。このセットのサイズをカタログ全体のアイテムの総数で割ると、次のようになります…
レコメンデーションシステムはどのように機能しますか？
推薦システムは、ユーザが各項目のユーザーの評価を予測し、それらに彼らは非常に評価だろうとの項目を示すことによって、製品やコンテンツを発見するのに役立ちますコンピュータプログラムです。レコメンデーションシステムはいたるところにあります。
なぜレコメンデーションシステムが必要なのですか？
A推薦システムは、ユーザのためのアイテムのセットの将来の嗜好を予測することが可能なシステムを参照して、上部のアイテムを推薦します。現代社会でレコメンダーシステムが必要な主な理由の1つは、インターネットの普及により、人々が利用する選択肢が多すぎることです。
レコメンダーシステムで使用されているアルゴリズムはどれですか？
レコメンダーシステムで使用される3つの基本的なアルゴリズムは次のとおりです。
- パーソナライズされていない推奨者。同じ推奨事項（ほとんどの場合、要約統計量）がすべてに与えられるという意味で、これらはパーソナライズされていません。
- コンテンツベースの推奨者。
- 協調フィルタリング。
レコメンデーションシステムにはどのアルゴリズムが使用されていますか？
協調フィルタリング（CF）とその変更は、最も一般的に使用される推奨アルゴリズムの1つです。データサイエンティストの初心者でも、履歴書プロジェクトなどの個人的な映画推薦システムを構築するために使用できます。
Amazonのレコメンデーションシステムはどのように機能しますか？
Amazonは現在、アイテム間の協調フィルタリングを使用しています。これは、大量のデータセットにスケーリングし、高品質の推奨事項をリアルタイムで生成します。このタイプのフィルタリングは、ユーザーが購入および評価した各アイテムを類似のアイテムと照合し、それらの類似のアイテムを組み合わせてユーザーの推奨リストにします。
あなたが使用した例を示すレコメンダーシステムは何ですか？
Netflix、YouTube、Tinder、Amazonはすべて、使用されているレコメンダーシステムの例です。システムは、ユーザーの選択に基づいて、関連する提案をユーザーに促します。レコメンダーシステムは、ニュースWebサイトのエクスペリエンスを向上させることもできます。