cholesky分解

//POJ1845求pow(a,b)的所有约数之和//方法：1，分解质因数，将a分解成p1^k1*p2^k2^...*pn^kn//2,那么pow(a,b)为p1^(k1*b)*p2^(k2*b)^...*pn^(kn*b)//3，对于单独的pi^(ki*b)，他所有的约数为(1,pi,pi^2,pi^3.....pi^(ki*b));//4,那么整个式子来说，pow(a,......

/题目：将一个正整数分解质因数。例如：输入90,打印出90=2335。程序分析：对n进行分解质因数，应先找到一个最小的质数k，然后按下述步骤完成：(1)如果这个质数恰等于（小于的时候，继续执行循环）n，则说明分解质因数的过程已经结束，另外打印出即可。(2)但n能被k整除，则应打印出k的值，并用n除以k的商,作......

有一个同学在PGFANS群里面提了一个问题，在他实验的某个操作中发现PG和ORACLE使用同样的操作流程后，得到的结果不一致。所以下面准备验证并找到一些可以解释的原因。测试库名test测试表test测试数据id  age 1   202   223   24首先我们要确认 PG的隔离 RC......

一、因子分解机FM的模型    因子分解机(FactorizationMachine,FM)是由SteffenRendle提出的一种基于矩阵分解的机器学习算法。1、因子分解机FM的优势    对于因子分解机FM来说，最大的特点是对于稀疏的数据具有很好的学习能力。现实中稀疏的数据很多，例......

1.矩阵分解回顾在博文推荐算法——基于矩阵分解的推荐算法中，提到了将用户-商品矩阵进行分解，从而实现对未打分项进行打分。矩阵分解是指将一个矩阵分解成两个或者多个矩阵的乘积。对于上述的用户-商品矩阵(评分矩阵)，记为，可以将其分解成两个或者多个矩阵的乘积，假设分解成两个矩阵和，......

一、K-Means算法的基本原理K-Means算法是较为经典的聚类算法，假设训练数据集XX为：{x1,x2,⋯,xn}{x1,x2,⋯,xn}，其中，每一个样本xjxj为m......

一、推荐算法概述对于推荐系统(RecommendSystem,RS)，从广义上的理解为：为用户(User)推荐相关的商品(Items)。常用的推荐算法主要有：基于内容的推荐(Content-BasedRecommendation)协同过滤的推荐(CollaborativeFilteringRecommendation)基于关联规则的推荐(AssociationRule-Based......

奇异值分解（SVD）可以通过几何的方式来解释，从而帮助我们理解其含义和应用。首先，我们可以将一个矩阵视为对向量空间的一种变换。假设有一个m×n的矩阵A，其中每一列可以看作是一个向量，而这些向量组成了一个n维的向量空间。奇异值分解可以将这个向量空间的变换分解为三个基本的几何操作：......

低秩分解（Low-rankfactorization）也可以通过几何的方式来解释，帮助我们理解其含义和应用。假设我们有一个m×n的矩阵A，我们希望对其进行低秩分解，即将其分解为两个低秩矩阵的乘积：A≈UV^T。其中，U是一个m×k的矩阵，V是一个n×k的矩阵，k远远小于m和n。几何上，可以将矩阵A视为描述一个向......

不调用matlab自带emd(x)函数，将其内容简化为如下部分EMD分解基础步骤可以参见：[意念回复：经验模态分解（EMD）](https://blog.csdn.net/weixin_39910711/article/details/124661068?spm=1001.2014.3001.5506)原始程序为百度搜索，结合ChatGPT后给出相应注释。%EMD分解程序%作者：CSDN：Mis......