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2机器学习sklearn-----降维

降维过程可以被理解为数据集的组成成分进行分解（decomposition）的过程，因此sklearn为降维模块命名为decomposition。

bxg1065283526·2020-08-09 20:44

07_数据降维，降维算法，主成分分析PCA,NMF，线性判别分析LDA

降维过程可以被理解为数据集的组成成分进行分解（decomposition）的过程，因此sklearn为降维模块命名为decomposition。

to.to·2020-08-09 17:02

论文阅读笔记------Deep Retinex Decomposition for Low-Light Enhancement

WeiC,WangW,YangW,etal.Deepretinexdecompositionforlow-lightenhancement[J].arXivpreprintarXiv:1808.04560,2018.摘要视网膜模型是一种有效的低光图像增强工具。它假设观测到的图像可以分解成反射率和照度。大多数现有的基于视网膜的方法都为这种高度不适定的分解精心设计了手工约束和参数，在各种场景中应用时可

qq_25283239·2020-08-08 19:11

运筹学读书笔记---Benders Decomposition

1、前言最近在读这本厚厚的运筹学书籍，发现这本书写的真的好。大规模优化方法系列，有个叫benders分解的算法，之前只是听过名字，不懂具体原理。仔细啃了一下，还是很有意思的。2、分解策略如果y值固定，上述问题就变成一个线性规划问题。因此，在第l次迭代时。选取部分整数决策变量y(l)并固定相应的值，从而将整数规划转化为只包含连续决策变量的问题，如下所示：由BP(l)的对偶问题得到第l次迭代的Bend

IELBHJY·2020-08-07 11:52

PCA 降维源代码（Python）

#调用sklearn库实现PCAfromsklearnimportdecompositionpca=decomposition.PCA()pca.fit(X_arr)#X_arr是原始数据集，一行表示一个样本

dqefd2e4f1·2020-08-05 10:13

PCA底层原理和python实现（详解）

对其进行降维操作，通过使用PCA对数据的特征进行降维，从而选择出合适的属性值**importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline#decomposition

翻滚吧~CODE君·2020-08-05 10:15

ODE数学运算

voiddSetZero(dReal*a,intn);voiddSetValue(dReal*a,intn,dRealvalue);向量点积返回两个n维向量的点积，如果n0，实际执行dFactorCholesky分解(decomposition

john_crash·2020-08-03 18:26

【降维】之sklearn中PCA库讲解与实战

sklearn中PCA介绍在scikit-learn中，与PCA相关的类都在sklearn.decomposition包中。最常用的PCA类就是sklearn.decomposition.PCA。

its_a_question·2020-08-03 17:01

PCA用SVD来实现

SVD(奇异值分解)是线性代数中一个常见的decomposition；PCA也是dimensionreduction领域中的经典之作。

CopperDong·2020-08-03 13:43

scikit-learn：降维算法PCA和SVD

classsklearn.decomposition.PCA(n_components=None,copy=True,whiten=False,svd_solver=’auto’,tol=0.0,iterated_power

梦寐_·2020-08-03 12:53

四、Sklearn降维算法 PCA 和 SVD

sklearn中降维算法都被包括在模块decomposition中，这个模块本质是一个矩阵分解模块。在过去的十年中，如果要讨论算法进步的先锋，矩阵分解可以说是独树一帜。

嘻哈吼嘿呵·2020-08-03 11:27

【线性代数】矩阵的特征分解、特征值和特征向量(eigen-decomposition, eigen-value & eigen-vector)

就像我们可以通过质因数分解来发现整数的一些内在性质一样(12=2x2x3)，我们也可以通过分解矩阵来发现表示成数组元素时不明显的函数性质。矩阵分解有种方式，常见的有特征分解SVD分解三角分解特征分解特征分解是使用最广泛的矩阵分解之一，即我们将矩阵分解成一组特征向量和特征值。方阵AA的特征向量(eigenvector)是指一个非零向量vv，这个向量与AA相乘后相当于对该向量进行放缩变换–方向不变，只

北境の守卫·2020-08-02 23:41

特征值（eigenvalue）特征向量（eigenvector）特征值分解（eigenvalue decomposition）

特征值与特征向量我们知道，矩阵乘法对应了一个变换，是把任意一个向量变成另一个方向或长度都大多不同的新向量。在这个变换的过程中，原向量主要发生旋转、伸缩的变化。如果矩阵对某一个向量或某些向量只发生伸缩变换，不对这些向量产生旋转的效果，那么这些向量就称为这个矩阵的特征向量，伸缩的比例就是特征值。实际上，上述的一段话既讲了矩阵变换特征值及特征向量的几何意义（图形变换）也讲了其物理含义。物理的含义就是运动

小9·2020-08-02 21:24

Biologically Inspired Reinforcement Learning: Reward-Based Decomposition for Multi-goal Environments

郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！Abstract我们提出了一种基于情绪的分层强化学习（HRL）算法，用于具有多种奖励来源的环境。该系统的架构受到大脑神经生物学的启发，特别是负责情绪，决策和行为执行的区域，分别是杏仁核，眶额皮质和基底神经节。学习问题根据奖励的来源而分解。奖励源用作给定子任务的目标。为每个子任务分配了一个人工情绪指示（AEI），该AEI可预测与该子任务相关

穷酸秀才大艹包·2020-08-01 14:00

python实现主成分分析核方法（KPCA）还没写完别看

主成分分析核方法（KPCA）基本代码fromsklearn.decompositonimportKernelPCAclf_kpca=sklearn.decomposition.KernelPCA(n_components

北冰洋的喵·2020-08-01 05:58

数据降维——KernelPCA

模型原型classsklearn.decomposition.KernelPCA(n_components=None,kernel=’linear’,gamma=None,degress=3,coef0

小小蒲公英·2020-08-01 05:20

TensorFlow 中矩阵奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD） tf.linalg.svd 使用实例

一、环境TensorFlowAPIr1.14CUDA9.0V9.0.176Python3.7.3二、官方说明一个或多个矩阵的奇异值分解https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/linalg/svdtf.linalg.svd(tensor,full_matrices=False,compute_uv=True,name=None)参数：tenso

csdn-WJW·2020-07-30 16:34

奇异值矩阵分解(Singular Value Decomposition)的一些感想

写在前面的话：最近的大半年一直在和矩阵分解和数值运算打交道，基本功不扎实吃了很多亏。主要是在做算法的研究和优化。核心算法里需要用到矩阵分解的思想，目前广泛应用的分解方式有整数分解，特征值分解(eigenvalue)，奇异值分解(SVD)，非负矩阵分解(non-negativematrixfatorization)等等。我整个学习和使用的过程比较艰辛，走了很多弯路，因为之前完全把分解算法当做黑盒来处

飞奔的火焰·2020-07-30 16:53

矩阵论笔记：奇异值分解SVD(Singular Value Decomposition)以及应用总结！

奇异值分解SVD(SingularValueDecomposition)以及应用总结！文章目录一、相关概念1.1、正交矩阵1.2、正定矩阵二、特征值分解（EVD）三、奇异值分解（SVD）3.1、奇异值分解定义3.2、奇异值求解四、Numpy快速实现奇异值分解4.1、纯数学例子1：SVD分解4×2分解4.2、Numpy实战4.14.3、纯数学例子2：SVD分解3×2分解4.4、Numpy实战4.3五

小张爱学习!·2020-07-30 14:11

【线性代数】6-7:SVD分解(Singular Value Decomposition-SVD)

原文地址1：https://www.face2ai.com/Math-Linear-Algebra-Chapter-6-7转载请标明出处Abstract:本文介绍SVD，奇异值分解，应该可以算是本章最后的高潮部分了，也是在机器学习中我们最常用的一种变换，我们经常需要求矩阵的特征值特征向量，比如联合贝叶斯，PCA等常规操作，本文还有两个线性代数的应用，在图像压缩上，以及互联网搜索上。Keywords

非主流科学家·2020-07-30 14:39

T-decomposition（CF-237D）

ProblemDescriptionYou'vegotaundirectedtrees,consistingofnnodes.YourtaskistobuildanoptimalT-decompositionforit.Let'sdefineaT-decompositionasfollows.Let'sdenotethesetofallnodessasv.Let'sconsideranundire

Alex_McAvoy·2020-07-30 01:29

Lu decomposition

#include/*thisoneiscorrectbutmaynotbecontigious*/#includetypedeffloat**matrix;/*ByAnilPedgaonkar*/typedeffloat*vector;voidoutvector(vectorx,intn){coutpivot){pos=r;pivot=value;}}//finishedscanningtheeq

zyex1108·2020-07-29 04:25

矩阵的 LU 分解法（LU decomposition）

原文链接：http://blog.csdn.net/zhangxaochen/article/details/8021375看这里：http://is.gd/VoBVUJ理论随便搜搜。。分解算法如下：（其中alpha代表L矩阵的元素，beta代表U矩阵的元素）我的实现如下：（传入一个矩阵a，函数结束时a的数据已被破坏，变成同时存储了L,U两个三角阵）voidmyLUdcmp(vector>&a){

zhangxaochen·2020-07-29 03:26

sk-learn回归算法总结

importpandasaspdimporttushareastsimportrandomimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportf1_score,accuracy_score,r2_scorefromsklearnimportpreprocessingfromsklearn.decomposition

倩倩小淘气·2020-07-28 23:23

LU decomposition LU矩阵求逆很好的思路，矩阵相关运算，很有用的网站

LUdecompositionInnumericalanalysisandlinearalgebra,LUdecomposition(where'LU'standsfor'lowerupper',andalsocalledLUfactorization)factorsamatrixastheproductofalowertriangularmatrixandanuppertriangularmat

清风飞扬go·2020-07-27 22:21

LU Decomposition

function[L,U,y,x]=LU(A,b)%Input:Aisthecoefficientmatrix%:bistherowvector%Output:Listhebelowtrianglematrix%:Uistheabovetrianglematrix%:yistheLy=b%:xisthesolutionofUx=y%Funciton:LUtosolvetheequationn=si

xiepeng1128·2020-07-27 14:34

（3作 2015 Ruhul Sarker）A Decomposition Based Evolutionary Algorithm for Many Objective Optimization

Abstract背景问题Decompositionbasedevolutionaryalgorithmshavebeenquitesuccessfulinsolvingoptimizationproblemsinvolvingtwoandthreeobjectives.Recentlytherehavebeensomeattemptstoexploitthestrengthsofdecomposi

lilicat·2020-07-15 12:13

PCA与SVD降维的结果比较（以Iris数据集为例）（附Python代码）

右上：利用Sklearn库函数decomposition.PCA()对原数据进行PCA后，取前两个维度的特征。左下：按照PCA的步骤对数据进行处理得到结果，并前两个维度特征。

koko_TT·2020-07-15 08:02

Eigen解线性方程组

一.矩阵分解：矩阵分解(decomposition,factorization)是将矩阵拆解为数个矩阵的乘积，可分为三角分解、满秩分解、QR分解、Jordan分解和SVD（奇异值）分解等，常见的有三种：

vSLAM算法攻城狮·2020-07-15 06:18

numpy opencv matlab eigen SVD结果对比

SVD/http://www.bluebit.gr/matrix-calculator/https://stackoverflow.com/questions/3856072/single-value-decomposition-implementation

weixin_33854644·2020-07-15 04:44

自上而下和自下而上的设计方法

自上而下策略和自下而上策略的最关键区别在于，前者是一种分解（decomposition）策略而后者是一种合成（com

李雷川·2020-07-15 03:18

张量分解-Tucker分解

原文地址：http://www.xiongfuli.com/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/2016-06/tensor-decomposition-tucker.htmlTucker

JianzhuWang·2020-07-14 13:52

Salient Object Detection via Structured Matrix Decomposition

标题是一篇关于显著对象检测的论文，内容是我关于这篇文章的一个翻译和总结。在显著对象检测方面，低秩复原模型表现出很大的潜力。低秩表示模型，即把观测矩阵分解为一个低秩矩阵和一个稀疏矩阵，其中低秩矩阵代表图像的背景，稀疏矩阵表示图像上的显著性对象，但是低秩复原模型仍有两个主要的缺陷：1）先前的工作中总是假设稀疏矩阵中的元素是相互独立的，因此忽略了图像区域在空间和模式上的联系；2）当低秩矩阵和稀疏矩阵比较

JianzhuWang·2020-07-13 06:11

【Python实例第26讲】一个主成分的例子

PCA位于scikit-learn的decomposition模块里。在这个例子里，我们演示如何在Iris数据集上应用主成分。实例代码首先，加载必需的库。

Goodsta·2020-07-12 15:10

偏差(Bias)与方差(Variance)详解

NoFreeLunchTheorem)告诉我们选择算法应当与具体问题相匹配,通常我们看一个算法的好坏就是看其泛化性能,但是对于一个算法为什么好为什么坏,我们缺乏一下认识,”Bias-Variance-Decomposition

鸡屎哥·2020-07-12 12:34

Bobo老师机器学习笔记第七课-sklearn中PCA的用法

答：PCA在sklearn的decomposition模块中。通过fromsklearn.decompositionimportPCA可以导入PCA。

风中静行·2020-07-12 00:54

范畴category:组合的本质

之前我在分解和组合的抽象方法一文中谈了分解decomposition和组合composition具体特点，范畴理论大师BartoszMilewski最近正好写了这篇Category:TheEssenceofComposition

kjfcpua·2020-07-11 10:10

分解和组合的抽象方法

抽象方法一般有两个分解decomposition和组合composition，这两种方法的方向正好相反，分解是将整体分解为部分，而组合是将部分组合成整体。

kjfcpua·2020-07-11 10:10

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/matrixfactorizationsMatrixDecompositionshasalonghistoryandgenerallycentersaroundasetofknownfactorizationssuc

曼陀罗彼岸花·2020-07-10 03:49

关于SVD(Singular Value Decomposition)的那些事儿

关于SVD(SingularValueDecomposition)的那些事儿SVD简介SVD不仅是一个数学问题，在机器学习领域，有相当多的应用与奇异值都可以扯上关系，比如做featurereduction的PCA，做数据压缩（以图像压缩为代表）的算法，还有做搜索引擎语义层次检索的LSI（LatentSemanticIndexing）或隐性语义分析（LatentSemanticAnalysis）。另

dichuangheng8094·2020-07-09 15:55

python_sklearn机器学习算法系列之PCA(主成分分析)------人脸识别(k-NearestNeighbor,KNN)

本文主要目的是通过一个简单的小例子和很短的代码来快速学习python中的sklearn.decomposition的PCA(主成分分析)这一模块的基本操作和使用，注意不是用python纯粹从头到尾自己构建

weixin_42001089·2020-07-08 20:46

Singular Value Decomposition(SVD)--奇异值分解【转】

奇异值分解是线性代数中一种重要的矩阵分解，在信号处理、统计学等领域有重要应用。奇异值分解在某些方面与对称矩阵或Hermite矩阵基于特征向量的对角化类似。然而这两种矩阵分解尽管有其相关性，但还是有明显的不同。对称阵特征向量分解的基础是谱分析，而奇异值分解则是谱分析理论在任意矩阵上的推广。目录1理论描述2奇异值和奇异向量,以及他们与奇异值分解的关系1.1直观的解释3与特征值分解的联系4几何意义5简化

bo o ya ka·2020-07-08 14:40

We Recommend a Singular Value Decomposition

IntroductionThetopicofthisarticle,thesingularvaluedecomposition,isonethatshouldbeapartofthestandardmathematicsundergraduatecurriculumbutalltoooftenslipsbetweenthecracks.Besidesbeingratherintuitive,the

桂C伊甸园·2020-07-08 10:10

PCA(sklearn参数详解)

本篇不介绍PCA，关于PCA收藏过另外几篇写的很好的博文本篇仅针对sklearn中的PCA作记录一、代码怎么写sklearn.decomposition.PCA(n_components=None,copy

铭霏·2020-07-08 09:00

【Python】读取sklearn数据集及常见操作记录（加载、划分、标准化、降维）

数据获取模块：sklearn.datasets2、模型选择模块：sklearn.model_selection3、数据预处理模块：sklearn.preprocessing4、特征分解模块：sklearn.decomposition

Vivid-victory·2020-07-08 01:37

【python】sklearn中PCA的使用方法

sklearn.decomposition.PCA(n_components=N

我从崖边跌落·2020-07-07 20:02

sklearn.decomposition.PCA 参数速查手册

sklearn.decomposition.PCA参数速查手册调用sklearn.decomposition.PCA(ncomponents=None,copy=True,whiten=False,svdsolver

统计学家·2020-07-07 12:55

降维分析3：稀疏主成分分析-python代码-R代码

代码下面是官网给出的介绍官网还给出了两个实例：得到的结果包括总体还是感觉R语言比较好用1.python代码先记录一下，主要参考https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.SparsePCA.html

潘聪明·2020-07-06 06:11

LU 分解（LU Decomposition）

LU分解是指将一个NxN矩阵A分解为一个上三角矩阵U和下三角矩阵L的过程，即：ＬU＝Ａ。比如我们可以将一个３ｘ３矩阵分解为：如果我们需要求解方程Ax=b，即求解ＬUx=b。那么令Ux=y，即求解Ly=b，得到y。接着求解Ux=y，得到x。由于L和U都是三角矩阵，极易使用追赶法得到解。在实际使用中，通常为了防止在分解过程中产生主元为零的情况，我们会带一个排列矩阵P，即：PA=LU。我们还可以使用LU

weixin_30271335·2020-07-05 20:11

论文笔记 | Deeper understanding of the homography decomposition for vision-based control

EzioMalis,ManuelVargas.Deeperunderstandingofthehomographydecompositionforvision-basedcontrol.[ResearchReport]RR-6303,INRIA.2007,pp.90.Link:https://hal.inria.fr/inria-00174036v3/documentIntroduction1.提

FuruhataYu·2020-07-04 07:15

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