矩阵分解第35页

matlab中矩阵的各种分解

矩阵分解.1Cholesky分解函数chol格式R=chol(X) %如果X为n阶对称正定矩阵，则存在一个实的非奇异上三角阵R，满足R'*R=X；若X非正定，则产生错误信息。

qq_18343569·2015-07-15 10:00

特征选择之SVD分解

SingularValueDecomposition奇异值分解(Thesingularvaluedecomposition)是线性代数中一种重要的矩阵分解。

qunxingvip·2015-07-02 22:00

矩阵分解与图计算框架

安未然·2015-07-02 21:01

矩阵因式分解（LU矩阵分解）与GSL实现

矩阵的因式分解是把一个矩阵A表示为两个或更多个矩阵的乘积，是将复杂的数据进行分解，其中有多种方法，例如：LU分解，秩分解，QR分解，奇异值分解，谱分解等。这里主要介绍对LU分解的认识。根据参考的书籍，这里的LU分解只限于一系列具有相同系数矩阵的线性方程：Ax=b1, Ax=b2,Ax=bp （1）当A为可逆矩阵时，可计算A-1，然后计算A-1b1，A-1b2，等等。但是，真

gggg_ggg·2015-06-24 17:00

简单易学的机器学习算法——因子分解机(Factorization Machine)

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。

zhiyong_will·2015-05-06 13:07

简单易学的机器学习算法——因子分解机(Factorization Machine)

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。

google19890102·2015-05-06 13:00

Java矩阵运算，jama包

包括一个基本的Matrix类和5个矩阵分解类。

x_i_y_u_e·2015-05-03 10:00

linger2012liu·2015-04-24 20:00

矩阵分解（rank decomposition）文章代码汇总

矩阵分解（rankdecomposition）本文收集了现有矩阵分解的几乎所有算法和应用，原文链接：https://sites.google.com/site/igorcarron2/matrixfactorizationsMatrixDecompositions

tiandijun·2015-04-07 10:00

非负矩阵分解（NMF）

通常的矩阵分解会把一个大的矩阵分解为多个小的矩阵，但是这些矩阵的元素有正有负。而在现实世界中，比如图像，文本等形成的矩阵中负数的存在是没有意义的，所以如果能把一个矩阵分解成全是非负元素是很有意义的。

acdreamers·2015-03-27 01:45

非负矩阵分解（NMF）

通常的矩阵分解会把一个大的矩阵分解为多个小的矩阵，但是这些矩阵的元素有正有负。而在现实世界中，比如图像，文本等形成的矩阵中负数的存在是没有意义的，所以如果能把一个矩阵分解成全是非负元素是很有意义的。

ACdreamers·2015-03-27 01:00

SVD原理及其应用导论

今天，来学习一种很重要的矩阵分解，叫做奇异值分解（SigularValueDecomposition），简称SVD。

ACdreamers·2015-03-26 22:22

SVD原理及其应用导论

今天，来学习一种很重要的矩阵分解，叫做奇异值分解（SigularValueDecomposition），简称SVD。

ACdreamers·2015-03-26 22:00

近十年NMF文献列表

Learningthepartsofobjectsbynon-negativematrixfactorization,Nature,1999(2),刘维湘等,非负矩阵分解及其在模式识别中的应用.科学通报

apinetree·2015-03-25 16:15

近十年NMF文献列表

Learningthepartsofobjectsbynon-negativematrixfactorization,Nature,1999(2),刘维湘等,非负矩阵分解及其在模式识别中的应用.科学通报

apinetree·2015-03-25 16:15

利用QR算法求解矩阵的特征值和特征向量

不是那种幼稚到shi的2x2矩阵)的特征值．根据定义的话，很可能需要求解高阶方程．．．这明显是个坑．．．高阶方程你肿么破．．．折腾了好久1.我要求特征值和特征向量．2.找到一种算法QR分解矩阵求解特征值3.QR矩阵分解需要

u011368821·2015-03-05 22:00

[置顶] ALS矩阵分解推荐模型

linger2012liu·2015-03-05 21:00

NMath矩阵分解的两种方式

概述：本教程为您介绍.Net唯一的数学与统计学运算库NMath，实现矩阵分解的两种方法。Nmath中包括用于构造和操作矩阵QR和奇异值分解的分解类。

愤怒的小吉·2015-02-16 14:00

SVD矩阵奇异值分解 && LSA潜语义分析算法 && PLSA

zkl99999·2015-02-05 08:00

SparseAutoEncoder 稀疏自动编码器

稀疏编码（SparseCoding）是一种模拟哺乳动物视觉系统主视皮层V1区的视觉感知算法，NNSC（Non-NegativeSparse Coding，非负稀疏编码）是SC和非负矩阵分解相结合的一种编码算法

lynnandwei·2015-01-29 11:00

SVD的一些理解

PCA一章结束后，书中介绍了SVD，中文名为奇异值分解，全称singularvaluedecomposition，是一种针对矩阵分解的方法。

xiaoge的机器学习姬·2015-01-27 14:15

奇异值分解(SVD)详解

apinetree·2015-01-08 21:51

NMF——非负矩阵分解

计算机是人类解决难题、探索未知以及提供娱乐的绝佳工具。在高效运行着的各种计算机应用背后，融汇了人类在物理、电子和数学等多门学科的高超智慧。严密的数学使得计算机能高效执行人类指令，控制内部各种数据流的走向，因此在现代计算机科学研究中，数学的基础地位和重要作用无可替代：它使我们最大程度利用有限的硬件、软件资源，它使我们能够在浩瀚的数据海洋中快速查到所关心的信息……数学与计算机科学一起演绎了许多精彩的故

baobei0112·2014-12-29 21:00

【简化数据】奇异值分解(SVD)

//blog.csdn.net/u012162613/article/details/422142051、简介奇异值分解（singularValueDecomposition），简称SVD，线性代数中矩阵分解的方法

u012162613·2014-12-28 15:00

关于Netflix Prize的总结

矩阵分解技术和模型组合方法可能是与NetflixPrize有关最多被讨论的算法，但我们也使用了很多其他的洞见。

utimes·2014-12-19 14:00

什么是特征向量，特征值，矩阵分解

什么是特征向量，特征值，矩阵分解[1.特征的数学意义] 我们先考察一种线性变化，例如x,y坐标系的椭圆方程可以写为x^2/a^2+y^2/b^2=1，那么坐标系关于原点做旋转以后，椭圆方程就要发生变换

luxialan·2014-12-11 15:00

SVD and PCA

MIT线性代数课程中讲过的矩阵分解有很多种，但是据我所知最重要的应该是SVD分解了，假如现在想把矩阵A行空间的正交基通过A左乘的方法变换到A列空间的正交基，有：将上式左右两边都乘以V的转置，就可以得到矩阵奇异值分解的公式

u012303532·2014-12-09 10:00

浅谈数值稳定性

比如在机器学习算法中我学过的Logistic回归的牛顿迭代解法，在牛顿迭代时需要解线性方程组，由于Hessian矩阵是对称正定的，用Cholesky矩阵分解不但可以大大减少运算量，而且还具有很好的数值稳定性

acdreamers·2014-11-26 14:09

浅谈数值稳定性

比如在机器学习算法中我学过的Logistic回归的牛顿迭代解法，在牛顿迭代时需要解线性方程组，由于Hessian矩阵是对称正定的，用Cholesky矩阵分解不但可以大大减少运算量，而且还具有很好的数值稳定性

ACdreamers·2014-11-26 14:00

机器学习之旅---奇异值分解

在线性代数中有很多矩阵分解技术，通过它们可以将原始矩阵表示成新的易于处理的形式。不同的矩

jinshengtao·2014-11-22 22:00

Commons Math学习笔记

这个目录是根据commonsmath3.3库的结构设计的）Section1linear线性代数（矩阵为主）1） Vector 向量2） Matrix 矩阵3） MatrixDecomposition 矩阵分解

jiutianhe·2014-11-21 15:00

【机器学习】主题模型（一）：条件概率、矩阵分解

DianaCody·2014-11-04 09:50

【机器学习】主题模型（一）：条件概率、矩阵分解

DianaCody·2014-11-04 09:50

【机器学习】主题模型（一）：条件概率、矩阵分解

DianaCody·2014-11-04 09:00

什么是特征向量，特征值，矩阵分解---物理意义

什么是特征向量，特征值，矩阵分解[1.特征的数学意义] 我们先考察一种线性变化，例如x,y坐标系的椭圆方程可以写为x^2/a^2+y^2/b^2=1，那么坐标系关于原点做旋转以后，椭圆方程就要发生变换

liukun321·2014-10-08 11:00

分层数据表示模型--多层非负矩阵分解

本文我们提出了一个分层数据表示模型，分多层的非负矩阵分解。我们提供

apinetree·2014-10-05 15:50

zz非负矩阵分解：数学的奇妙力量

计算机是人类解决难题、探索未知以及提供娱乐的绝佳工具。在高效运行着的各种计算机应用背后，融汇了人类在物理、电子和数学等多门学科的高超智慧。严密的数学使得计算机能高效执行人类指令，控制内部各种数据流的走向，因此在现代计算机科学研究中，数学的基础地位和重要作用无可替代：它使我们最大程度利用有限的硬件、软件资源，它使我们能够在浩瀚的数据海洋中快速查到所关心的信息……数学与计算机科学一起演绎了许多精彩的故

tozhangning·2014-09-03 14:00

Spark上矩阵运算库(七)--LU矩阵分解实现和Spark 1.1的SVD剖析

上周调研并介绍了一些高级矩阵操作，本周的内容就是来实现其中的LU分解，目前已经几近完成。实现的思路上参照了尚未正式release的Spark1.1中分布式SVD奇异值分解的内容，所以先来介绍Spark1.1中分布式SVDSpark1.0.x版本的SVD分解目前已经release的1.0.x版本的Spark中，计算一个分布式矩阵的SVD，需要将其转换成本地breeze的DenseMatrix，然后

u014252240·2014-08-31 23:00

Spark上矩阵运算库(六)——高级矩阵操作2

上周时间，我调研并且找到了用Matlab语言实现的如下两个基础应用：LogisticRegressionK-MeansLU、QR矩阵分解LogisticRegressionLogisticRegression

u014252240·2014-08-25 10:00

矩阵LU分解分块算法实现

对于一个含有N个变量的N个线性方程组，总可以用高斯消去法，把左边的系数矩阵分解为一个单位下三角矩阵和一个上三角矩阵相乘的形式。这样，求解这个线性方程组就转化为求解两个三角矩阵的方程组。

celerychen2009·2014-08-06 18:00

矩阵分解

MatrixDecompositions hasalonghistoryandgenerallycentersaroundasetofknownfactorizationssuchasLU,QR,SVDandeigendecompositions.More recentfactorizationshaveseenthelightofthedaywithworkstartedwiththeadven

pizibing880909·2014-08-05 16:00

matlab中生成随机正交矩阵

正交矩阵：AA'=A'A=I在matlab中生成一个随机正交矩阵的步骤：随机生成一个矩阵（高斯分布）利用QRfactorization进行矩阵分解，所得矩阵Q就是一个正交矩阵（R是upper-triangularmatrix

FacingTheSunCN·2014-08-04 16:00

基于One-Class的矩阵分解方法

在矩阵分解中，有类问题比较常见，即矩阵的元素只有0和1，对应实际应用中的场景是：用户对新闻的点击情况，对某些物品的购买情况等。

xyl520·2014-07-25 20:00

白话NMF（Non-negative Matrix Factorization）——Matlab 实现

liuzhiqiangruc·2014-07-22 21:00

白话NMF（Non-negative Matrix Factorization）——Matlab 实现

liuzhiqiangruc·2014-07-22 21:00

白话NMF（Non-negative Matrix Factorization）——Matlab 实现

NMF——非负矩阵分解。如果你事先了解PMF[概率矩阵分解]的话，那么其实只要在PMF的基础上多加上一点，就是NMF了。

liuzhiqiangruc·2014-07-22 21:00

[模式识别].(希腊)西奥多里蒂斯<第四版>笔记6之__feature generation (1)：数据转换和降维

2，独立成分分析3，非负矩阵分解4，非线性降维算法：①kernelPCA②基于图的方法（拉普拉斯算子，LocalLinearEmbedding(LLE)，IsometricMapping(ISOMAP)

glb562000520·2014-07-22 09:00

对角化和A 的幂

按列组成矩阵S，所以这个S很自然地称为特征向量矩阵，并且其中称为特征值矩阵，由于S中是n个线性无关特征向量，因此S可逆，所以可对上式两边同时左乘S的逆，得到，如果右乘S的逆，则有，这是一种新的矩阵分解形式

xdfyoga1·2014-07-20 20:00

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对角化和A 的幂