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矩阵还原是在只有部分观察值时填充矩阵缺失的条目的任务。自然地，各种数据集都以矩阵形式表示。一个例子是电影评级矩阵，如Netflix问题所示：给定一个评级矩阵，其中如果客户看过电影那么数据点的值代表客户给电影的评分，否则会该处没有值，我们希望预测这种没有值的数据点，以便就接下来要看什么向客户提出好的建议。另一个示例是术语文档矩阵：文档集合中使用的单词频率可以表示为矩阵，其中每个数据点对应于相关术语出现在指定文档中的次数。
对还原后矩阵中的自由度数没有任何限制，这个问题是不确定的，因为可以为隐藏的数据点分配任意值。因此，我们需要对矩阵进行一些假设来创建一个适定问题，比如假设它具有最大行列式，是正定的，或者是低秩的。
例如，可以假设矩阵具有低秩结构，接下来试图找到最低秩的矩阵，或者，如果还原后的矩阵的秩是已知的，那么一个秩-r的矩阵会与已知数据点匹配。该图显示，可以在零错误（右侧）的条件下还原部分显示的秩1矩阵（左侧），因为所有缺少数据点的行都应与第三行相同。在Netflix问题的情况下，由于用户偏好通常可以通过少数因素来描述，例如电影类型和发行时间，因此评分矩阵会是低秩的。其他应用包括计算机成像，需要重建图像中丢失的像素，从局部距离信息中检测传感器在网络中的全局位置，以及多类学习。矩阵完成问题通常是NP-难问题，但是在其他假设下，有一些有效的算法可以以很高的概率实现精确的重构。
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1950开工, 1950年12月27日下水, 1951年12月31日竣工,
改装为北方舰队旗舰，拆除了3号炮塔，增装了大量电子设备与指挥舱。称 68-У1型。
* 亚历山大·涅夫斯基 (Александр Невский) - 以亚历山大·涅夫斯基命名
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萧放，字希逸，南兰陵郡兰陵县（今江苏省常州市武进区）人，追尊梁文帝萧顺之曾孙，北齐右光禄大夫、兼领国子祭酒、清河郡公萧祗之子。
太清三年（549年）侯景攻陷建康，萧祗逃亡东魏，后来在邺城去世。萧放服丧所居庐室前有二慈乌来集，各据一树为巢，自午以前，驯庭饮啄，午后更不下树，每临时，舒翅悲鸣，全似哀泣。萧放以孝行知名。服丧结束，继承父亲的爵位。北齐后主武平年间，待诏文林馆。萧放好文学绘画、在宫中披览书史及近世诗赋，监修絵屏。屡次升任太子中庶子、散骑常侍。
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