non-negative matrix factorization，简写为NMF, 翻译为非负矩阵分解，属于矩阵分解的一种算法。...基于非负数的约束，NMF矩阵分解算法应运而生。对于任意一个非负矩阵V，可以将该矩阵划分为两个非负矩阵的乘积，图示如下 ?...[3.9998681 , 1.0001321 ], [5.00009002, 0.79990984], [6.00008587, 0.999914 ]]) NMF的非负约束使得其分解后的子矩阵更加具有实际意义
NMF，非负矩阵分解，它的目标很明确，就是将大矩阵分解成两个小矩阵，使得这两个小矩阵相乘后能够还原到大矩阵。而非负表示分解的矩阵都不包含负值。...这些方法的共同特点是，因子W和H中的元素可为正或负，即使输入的初始矩阵元素是全正的，传统的秩削减算法也不能保证原始数据的非负性。...因此，探索矩阵的非负分解方法一直是很有意义的研究问题，正是如此，Lee和Seung两位科学家的NMF方法才得到人们的如此关注。 NMF通过寻找低秩，非负分解那些都为非负值的矩阵。...这在现实的应用中有很多例子，如数字图像中的像素一般为非负数，文本分析中的单词统计也总是非负数，股票价格也总是正数等等。研究指出，非负矩阵分解是个NP问题，可以划为优化问题用迭代方法交替求解U和V。...NMF算法提供了基于简单迭代的求解U，V的方法，求解方法具有收敛速度快、左右非负矩阵存储空间小的特点，它能将高维的数据矩阵降维处理，适合处理大规模数据。
已有多位博主撰写过关于非规则浮点数（Denormalized Number）和规则浮点数之间的区别，这里首推卢钧轶的你应该知道的浮点数基础知识。...在写的过程中，当我将浮点数当作非均匀量化时，却发现这个过程并不那么顺利，或许我应该单独的说明关于浮点数的相关内容，因此本文作为量化、数据类型、上溢和下溢的补充，旨在阐明 浮点数到底是如何对实数域进行非均匀量化的...浮点数的非均匀量化 先给出一个示意图，这里将（0，4）区间非为了若干段，每段之间的数分配一个一样的值，这就是量化。而每段的长度是不同的，这种量化方式是非均匀的。...譬如，若不引入非规则浮点数，任何小于 ? 的数将会下溢为0，而引入不规则浮点数后，小于 ? 的数才会下溢为0 。 3....非规则浮点数的问题 非规则浮点数的表示能力依旧是有限的，同时由于其与规则浮点数不相同的定义方式，会导致计算速率方面的问题，即 非规则浮点数的计算速度慢于规则浮点数（一般而言）
一、矩阵分解回顾 image.png 二、非负矩阵分解 2.1、非负矩阵分解的形式化定义 image.png 2.2、损失函数 image.png 2.3、优化问题的求解 image.png image.png...2.4、非负矩阵分解的实现 对于如下的矩阵： ?...通过非负矩阵分解，得到如下的两个矩阵： ? ? 对原始矩阵的还原为： ? 实现的代码 #!
通常在用户对商品进行打分的过程中，打分是非负的，这就要求： Wm×k⩾0 W_{m\times k}\geqslant 0 Hk×n⩾0 H_{k\times n}\geqslant 0 这便是非负矩阵分解...二、非负矩阵分解 2.1、非负矩阵分解的形式化定义 上面简单介绍了非负矩阵分解的基本含义，简单来讲，非负矩阵分解是在矩阵分解的基础上对分解完成的矩阵加上非负的限制条件，即对于用户-商品矩阵Vm×nV_{...{k,j}\frac{\sum_{u}W_{u,k}V_{u,j}/\left ( WH \right )_{u,j})}{\sum_{v}W_{v,k}} 上述的乘法规则主要是为了在计算的过程中保证非负...，而基于梯度下降的方法中，加减运算无法保证非负，其实上述的乘法更新规则与基于梯度下降的算法是等价的，下面以平方距离为损失函数说明上述过程的等价性： 平方损失函数可以写成： l=∑i=1m∑j=1n[Vi...2.4、非负矩阵分解的实现 对于如下的矩阵： ? 通过非负矩阵分解，得到如下的两个矩阵： ? ? 对原始矩阵的还原为： ? 实现的代码 #!
理论概述 NMF(Non-negative matrix factorization)，即对于任意给定的一个非负矩阵V，其能够寻找到一个非负矩阵W和一个非负矩阵H，满足条件V=W*H,从而将一个非负的矩阵分解为左右两个非负矩阵的乘积...{1}{2} \sum_{i,j} (A_{ij} – {WH}_{ij})^2 21∣∣A−WH∣∣Fro2=21i,j∑(Aij−WHij)2 α \alpha α为L1&L2正则化参数...，而\rho为L1正则化占总正则化项的比例。...l1_ratio=0., # 正则化参数 verbose=0, # 冗长模式 shuffle=False # 针对"cd solver...-------- V矩阵：400*4096 W矩阵：400*6 H矩阵：6*4096 下面是script运行结果： 写在篇后 NMF最早由科学家D.D.Lee和H.S.Seung提出的一种非负矩阵分解方法
关键字： 非负矩阵分解; NMF 1 背景说明 非负矩阵分解问题涉及的面很广很多，这里只通过一个例子简单理解它的概念和物理意义。...V，NMF算法能够寻找到一个非负矩阵W和一个非负矩阵H，使得 V=W*H 成立 ，从而将一个非负的矩阵分解为左右两个非负矩阵的乘积。...NMF本质上说是一种矩阵分解的方法，它的特点是可以将一个大的非负矩阵分解为两个小的非负矩阵，又因为分解后的矩阵也是非负的，所以也可以继续分解。...原非负矩阵V对应原空间中的原数据，分解之后的两个非负矩阵W和H分别对应寻找得到的新基底和投影在新基底上的数值。...非负矩阵分解的关键是“非负”，即原数据和新基底都必须是非负数，或者说位于“第一象限”，这样原数据投影在新基底上的数值才自然也是非负数。
spark中的非负正则化最小二乘法并不是wiki中介绍的NNLS的实现，而是做了相应的优化。它使用改进投影梯度法结合共轭梯度法来求解非负最小二乘。...,d^{(k)}$是k个A的共轭的非零向量，则这个向量组线性无关。 ...，共轭梯度法中因子beta_k具有下列表达式 对于二次凸函数，共轭梯度法的计算步骤如下： 3 最小二乘法在spark中的具体实现 Spark ml中解决最小二乘可以选择两种方式，一种是非负正则化最小二乘...我们分析的重点是非负正则化最小二乘的实现，因为在某些情况下，方程组的解为负数是没有意义的。虽然方程组可以得到精确解，但却不能取负值解。在这种情况下，其非负最小二乘解比方程的精确解更有意义。...非负最小二乘问题要求解的问题如下公式 其中ata是半正定矩阵。 在ml代码中，org.apache.spark.mllib.optimization.NNLS对象实现了非负最小二乘算法。
著名的科学杂志《Nature》于1999年刊登了两位科学家D.D.Lee和H.S.Seung对数学中非负矩阵研究的突出成果。...该文提出了一种新的矩阵分解思想――非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization，NMF)算法，即NMF是在矩阵中所有元素均为非负数约束条件之下的矩阵分解方法。 ?
js 正则表达式校验？ < js验证密码的正则表达式。 完整的js正则表达式： //强：字母+数字+特殊字符^(?![a-zA-z]+$)(?!\d+$)(?![!...[1-9][0-9]*$验证非零的负整数：^-1-9$验证非负整数（正整数+0）^\d+$验证非正整数（负整数+0）^((-\d+)|(0+))$验证长度为3的字符：^.{3}$验证由26个英文字母组成的字符串...\d+$非负浮点数（正浮点数+0）：^\d+(\.\d+)?...$正浮点数^(([0-9]+.[0-9]1-9)|([0-9]1-9.[0-9]+)|([0-9]1-9))$非正浮点数（负浮点数+0）^((-\d+(\.\d+)?)|(0+(\.0+)?))...$负浮点数^(-(([0-9]+.[0-9]1-9)|([0-9]1-9.[0-9]+)|([0-9]1-9)))$浮点数^(-?\d+)(\.\d+)?
[1-9]\d*$ //匹配整数 ^[1-9]\d*|0$ //匹配非负整数（正整数 + 0） ^-[1-9]\d*|0$ //匹配非正整数（负整数 + 0） ^[1-9]\d*\....\d*[1-9]\d*$ //匹配正浮点数 ^-([1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*)$ //匹配负浮点数 ^-?([1-9]\d*\.\d*|0\....\.0+|0)$ //匹配浮点数 ^[1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*|0?\.0+|0$ //匹配非负浮点数（正浮点数 + 0） ^(-([1-9]\d*\....\.0+|0$ //匹配非正浮点数（负浮点数 + 0） 评注：处理大量数据时有用，具体应用时注意修正 匹配特定字符串： ^[A-Za-z]+$ //匹配由26个英文字母组成的字符串 ^[...10个正则表达式测试站 RegExr(推荐) 基础知识可学习： http://baike.baidu.com/view/94238.htm http://www.cainiao8.com/web/js_note
非负矩阵分解定义为：找到非负矩阵 与 使得 。在计算中等式两者很难完全相等。在计算中往往是根据某更新法则迭代更新出两个乘子，当上式左右两端的距离（如欧式距离）满足我们设定的大小，停止迭代。...非负矩阵分解ＮＭＦ算法应用十分广泛，如图像处理分析，推荐系统，图计算等．．． spark 目前并部支持ＮＭＦ算法． 根据其原理，可以利用graphx与矩阵的方式来实现迭代获取Ｈ和Ｗ矩阵．．
value.match(new RegExp('^[0-9]+$'))){alert('只能输入数字');this.value='';}"//只能输入整数 正则表达式 "^//d+$" //非负整数...（正整数 + 0） "^[0-9]*[1-9][0-9]*$" //正整数 "^((-//d+)|(0+))$" //非正整数（负整数 + 0） "^-[0-9]*[1-9][0-9]*$" ...$" //非负浮点数（正浮点数 + 0） "^(([0-9]+//.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*//.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]...$" //非正浮点数（负浮点数 + 0） "^(-(([0-9]+//.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*//.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-...9]*)))$" //负浮点数 "^(-?
一、校验数字的js正则表达式 1 数字：^[0-9]*$ 2 n位的数字：^\d{n}$ 3 至少n位的数字：^\d{n,}$ 4 m-n位的数字：^\d{m,n}$ 5 零和非零开头的数字：^(0|[...[1-9][0-9]*$ 非零的负整数：^\-[1-9][]0-9"*$ 或 ^-[1-9]\d*$ 非负整数：^\d+$ 或 ^[1-9]\d*|0$ 非正整数：^-[1-9]\d*|0$ 或 ^((...-\d+)|(0+))$ 非负浮点数：^\d+(\....\.0+|0)$ //匹配浮点数 ^[1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*|0?\.0+|0$ //匹配非负浮点数（正浮点数 + 0） ^(-([1-9]\d*\....\.0+|0$ //匹配非正浮点数（负浮点数 + 0） 评注：处理大量数据时有用，具体应用时注意修正 匹配特定字符串： ^[A-Za-z]+$ //匹配由26个英文字母组成的字符串 ^[A-Z]+$
"admin"; var cookie = document.cookie; var pat = new RegExp("^"+cookieName+"=\\w*","g"); //输出的正则表达式
1，\ 斜杠用于转义，在js正则里，只有一些元字符(*,?,.等)和\本身需要转义，其他的不需要转义，如果其他的字符前面使用了\，可能会产生负面影响，比如\b，\t这些有特殊含义的转义。...此外，在js正则中，\还有一个用处在于使用new RegExp()形式创建正则对象时，比如new RegExp('a\*a'),其中*是乘以的意思，js引擎在解析该正则表达式字符串时，会消耗掉这个斜杠，...$&是一个特殊的变量，他代表是整个正则表达式匹配到的结果。也就是xy。 7 (?:x) 非捕获分组，也就是()中的表达式捕获到分组不可在其他地方使用。'x'.replace(/(?...其余的都为非单词字符。 /a\b/.test('a~b') => true,~被视为单词边界。/a\b/.test('ab') => false 12 \B 分单词边界，定义类似\b。...16 \S 非空格符，定义为[^ \f\n\r\t\v\u00a0\u1680\u180e\u2000-\u200a\u2028\u2029\u202f\u205f\u3000\ufeff]。
大概看了下，是js加载的，而且数据在js函数中，很有意思，就分享出来给大家一起看看！ 抓取目标 ?...今天我们的目标是上图红框部分，首先我们确定这部分内容不在网页源代码中，属于js加载的部分，点击翻页后也没有json数据传输！ ?...但是发现有个js的请求，点击请求，是一行js函数代码，我们将其复制到json的视图查看器中，然后格式化一下，看看结果 ? ?...只是其内容，需要在进行处理一下，我们写到代码中看看 开始写代码 先导入库，因为最终需要从字符串中截取部分，所以用requests库获取请求，正则re匹配内容即可。然后我们先匹配出上述3项 ?
这里我们就介绍另一种基于矩阵分解的主题模型：非负矩阵分解(NMF)，它同样使用了矩阵分解，但是计算量和处理速度则比LSI快，它是怎么做到的呢？ 1. ...非负矩阵分解(NMF)概述 非负矩阵分解(non-negative matrix factorization，以下简称NMF)是一种非常常用的矩阵分解方法，它可以适用于很多领域，比如图像特征识别...注意到这里我们使用的是"概率相关度"，这是因为我们使用的是"非负"的矩阵分解，这样我们的$W,H$矩阵值的大小可以用概率值的角度去看。从而可以得到文本和主题的概率分布关系。...4) l1_ratio： 即我们第三节中的正则化参数ρ,L1正则化的比例，仅在α>0时有效，需要调参。开始建议不使用，即用默认值0, 如果对L2的正则化不满意再加上L1正则化。 ...从上面可见，使用NMF的关键参数在于主题数的选择n_components和正则化的两个超参数α,ρ。
$ //匹配非负浮点数（正浮点数 + 0） 7。...$ //匹配非正浮点数（负浮点数 + 0） 9。...\.0+|0)$ //匹配浮点数 ^[1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*|0?\.0+|0$ //匹配非负浮点数（正浮点数 + 0） ^(-([1-9]\d*\....\.0+|0$ //匹配非正浮点数（负浮点数 + 0） 评注：处理大量数据时有用，具体应用时注意修正 匹配特定字符串： ^[A-Za-z]+$ //匹配由26个英文字母组成的字符串 ^[A-Z...\.0+|0)$ //匹配浮点数 ^[1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*|0?\.0+|0$ //匹配非负浮点数（正浮点数 + 0） ^(-([1-9]\d*\.
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