《广义低秩模型》封面

广义低秩模型

Generalized Low Rank Models

Madeleine Udell、Corinne Horn、Reza Zadeh、Stephen Boyd · 初版 2016 年

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  • …金融、机器学习等),避开了较为晦涩深奥的概念(比如 eigen)。对我来说,建立实际的直觉是学好这门学科的最佳方式。Boyd 等人写的一篇更进阶但依然好读的文稿:《Generalized Low Rank Models》(建立了 PCA/SVD 与许多其他矩阵分解方法之间的联系,并教你如何手搓实现):https://web.stanford.edu/~boyd/papers/pdf/glrm.pdf

    …finance, ML, etc.) and eschews more arcane concepts (like eigen). To me, building practical intuition is the best way to learn* the subject. A more advanced but still accessible manuscript by Boyd et al: Generalized Low Rank Models (establishes connections between PCA/SVD and many other matrix factorization methods, and shows you how to roll your own): https://web.stanford.edu/~boyd/papers/pdf/glrm.pdf

  • …(它是一个范数的平方)为 0,并且你得到了 0 损失(loss),这就意味着 0 是全局最优解,因为根据定义,没有任何其他目标值可以小于这个数。--- [0] Udell 的 Generalized Low-Rank Models 论文中的定理 A.2 https://arxiv.org/pdf/1410.0342.pdf [1] B&V《Convex Optimization》(https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/),附录 B.1。实际上我现在找不到具体出处了,但你可以很容易证明…

    …(it is a square norm) by 0 and you achieve 0 loss, this means that 0 is a global optimum, since, by definition, no other objective value can be smaller than this number. --- [0] Theorem A.2 in Udell's Generalized Low-Rank models paper https://arxiv.org/pdf/1410.0342.pdf [1] B&V Convex Optimization (https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/), Appendix B.1. In fact, I can't find the reference right now, but you can easily prove…

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