画像に直接レコメンドアルゴリズムを適用してみる〜通常の特異値分解とレコメンドのMatrix Factorizationで行列分解比較〜
昨日の記事で，レコメンドアルゴリズムを視覚的に理解するということで，FunkのMatrix Factorizationによる出力値をヒートマップにして表し，入力したUser-Item行列との比較を行いました。 tatamiya-practice.hatenablog.com この中で， 出力レコメンド評価値は「バイアス項＋行列分解項」から成る 行列分解項は入力行列を…
