什么是备选最小二乘法 (ALS) 的线性回归模型？

我想了解一下备选最小二乘法 (ALS) 的线性回归模型，这种模型和传统的最小二乘法有什么不同呢？它的本质思想是什么？建立这种模型可以应用在哪些场景中？如果想实现ALS线性回归模型，需要哪些关键步骤和方法？如果您有相关的经验或知识，不妨和我分享一下。非常感谢！

提问时间：2023-07-17 09:36:31 编辑时间：2023-07-17 09:36:33 提问者： Dragonfly_Dancer
  • 雨夜迷情
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    备选最小二乘法 (ALS) 的线性回归模型是一种求解线性回归模型参数的方法，与传统的最小二乘法不同之处在于，它可以在存在缺失数据的情况下进行模型参数的估计。其本质思想是通过不断交替最小化模型参数和缺失值的代价函数来逼近真实的参数和数据。它可以应用于推荐系统、计算广告、搜索引擎等场景中。想要实现ALS线性回归模型，需要先得到带缺失值的数据，然后通过交替最小二乘法迭代求解模型参数，最终得到最优的模型。关键步骤包括：1）数据预处理，包括缺失值填充和数据转化；2）初始化模型参数；3）交替最小二乘法迭代求解最优模型参数；4）收敛判断和参数输出。

    回答时间：2023-07-17 09:36:37
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