【发布时间】：2018-02-28 02:23:00
【问题描述】：
如何在 python、numpy 中有效地进行这种最小化（在图像中给出）
我有维度矩阵1600 * 900
并想计算最佳的可能 U 和 V
【问题讨论】：
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您是否考虑过在图像中包含的公式中定义项目或至少定义它们的数据类型？
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描述不完整（正如norok提到的），这个优化不是微不足道的！您的那篇论文中提出了一种算法来描述这个问题，或者您需要使用一些重要的理论来创建自己的算法。提示：它可以解释为平滑函数和凸可分函数之和。
标签： python numpy collaborative-filtering matrix-factorization