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BMF_Priors:用于“小数据集上贝叶斯矩阵分解的优先和可能性选择”的Python代码
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2021-05-14
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小数据集上贝叶斯矩阵分解的先验和可能性选择 该项目包含研究的16个贝叶斯矩阵分解模型的实现。 我们还提供所有使用的数据集(包括预处理脚本)和用于实验的Python脚本。 论文摘要 在本文中,我们重点研究小型数据集,研究了不同的先验和似然选择对贝叶斯矩阵分解的影响。 这些选择会极大地影响方法的预测性能。 我们确定了四类方法:具有实值先验的高斯似然法,非负先验,半负模型以及最后的泊松似然法。 对于每组,我们回顾了文献中的几种模型,总共考虑了16种,并讨论了不同先验与矩阵范式之间的关系。 我们在三个应用领域的八个真实数据集上广泛地比较了这些方法,从而进行了组间和组内比较。 我们测量收敛运行时速度,交叉验证性能,稀疏和嘈杂的预测性能以及模型选择的鲁棒性。 我们提供了一些小数据集上贝叶斯矩阵分解的先验选择和似然选择之间的权衡的见解-例如,泊松模型给出的预测很差,非负模型比实际值的约束更受限制。 作者
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BMF_Priors:用于“小数据集上贝叶斯矩阵分解的优先和可能性选择”的Python代码 (2000个子文件)
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plot_convergences_with_numbers.py 3KB
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bmf_gaussian_exponential.py 3KB
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