sklearn.cluster：聚类sklearn.cluster.bicluster：集群化sklearn.compose：复合估计器sklearn.covariance：协方差估计器sklearn.cross_decomposition

原文：【QuL,TianJ,HanZ,etal.Pixel-wiseorthogonaldecompositionforcolorilluminationinvariantandshadow-freeimage[J].Opticsexpress,2015,23(3):2220-2239.】Abstract：本文提出的shadowremoval方法，基于阴影不变量的物理基础，对于每一个像素值矢量，建

'''fromsklearnimportdatasets,model_selection,svm,decomposition,pipeline,metricsimportmatplotlib.pyplotaspltlfw_people

PCAimportnumpyfromsklearnimportdecompositionx1=numpy.random.normal(size=100)x2=numpy.random.normal(size=100)x3=x1+x2x=numpy.c_[x1,x2,x3]#pca=decomposition.PCA

importnumpyfromsklearnimportlinear_model,decomposition,pipeline,model_selection,datasetspca=decomposition.PCA

Value-DecompositionNetworksForCooperativeMulti-AgentLearning1.论文讲了什么/主要贡献是什么多代理强化学习任务的解决方案存在完全集中，和独立学习两种方案。将二者结合，得到了集中学习、分散决策的值分解网络，并利用已有技术如DQN架构、目标网络、经验回放、Dueling网络以及面向部分可观测环境下采用的RNN网络，设计出值分解网络架构。并利用

上一篇文章详细说明了单一应用架构与微服务架构各自的优缺点，这篇文章是对http://microservices.io/patterns/decomposition/decompose-by-business-capability

今天带来一篇代码解读的文章，是2018年BMVC上的一篇暗光增强文章。个人觉得网络比较轻量并且能够取得还不错的效果。废话不多说，直接贴传送门：文章地址：http://arxiv.org/abs/1808.04560源码地址：https://github.com/weichen582/RetinexNet文章基于Retinex理论，不懂的请戳这里：https://blog.csdn.net/lz04

论文题目：OrthogonalDeepFeaturesDecompositionforAge-InvariantFaceRecognition目录文章主题研究现状方法原理方法介绍模型整体框架特征的正交分解多任务学习文章主题在跨年龄人脸识别(AIFR)任务中将提取的age-relatedfeatures特征和identity-relatedfeatures分为两个正交部分，搭建multi-task网

ASingularlyValuableDecomposition(SVD奇异值分解)SVD与熟悉的对称矩阵对角化理论密切相关。如果A是对称实数n×n矩阵，则存在正交矩阵V和对角线D，使得A=。这里V的列是A的特征向量，并形成Rn的正交基;D的对角线上的数值是A的特征值。为了强调与SVD的联系，我们将称为A的特征值分解或EVD。对于SVD，任意一个实数m×n矩阵A，存在正交矩阵U和V以及一个对角矩阵

Multi-PrecisionQuantizedNeuralNetworksviaEncodingDecompositionof{-1，+1}文章目录Multi-PrecisionQuantizedNeuralNetworksviaEncodingDecompositionof{-1，+1}IntroductionMulti-PrecisionQuantizedNeuralNetworksMode

文章目录1.狄利克雷分布2.潜在狄利克雷分配模型3.学习推理4.sklearn.decomposition.LatentDirichletAllocation潜在狄利克雷分配（latentDirichletallocation

/bin/python3importsys,osimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearnimportsvm,cross_validation,decomposition

SVD-singularvaluedecompositionWeusuallytalkaboutSVDintermsofmatrices,A=UΣVTA=UΣVTbutwecanalsothinkaboutitintermsofvectors.SVDgivesussetsoforthonormalvectorsvjvjandujujsuchthatAvj=σjujAvj=σjujσjσjaresc

>a=diag(4)+1>a[,1][,2][,3][,4][1,]2111[2,]1211[3,]1121[4,]1112>a.e=eigen(a,symmetric=T)>a.eeigen()decomposition

sklearn不仅提供了机器学习基本的预处理、特征提取选择、分类聚类等模型接口，还提供了很多常用语言模型的接口，sklearn.decomposition.LatentDirichletAllocation

一个时间序列可以分解为多个模型的组合1.1时间序列的组成1.1.1时间序列组成模式三种时间序列模式（不计剩余残差部分）1.趋势Tend：比如线性趋势，先增加后降低的整体趋势2.季节性Seasonal：以时间为固定周期，呈现循环的特性3.周期性Cyclic：在以不固定周期不断震荡，通常周期性至少持续2年下图就是讲时间序列分解之后的结果，应该比较容易理解上面的定义下图是周期性的表现之一：每个周期的震荡

本文使用的物品、对象、项目、产品等词对应原文的objects，在最近的推荐系统中，统称为item。本文的方法来自：AGuidetoSingularValueDecompositionforCollaborativeFilteringChih-ChaoMaDepartmentofComputerScience,NationalTaiwanUniversity,Taipei,TaiwanMaCC.AG

原著链接：[Database.System.Concepts(6th.Edition.2010)].Abraham.Silberschatz.文字版[www.xuexi111.com].pdf原著作者：Silberschatz,Abraham/Korth,HenryF./Sudarshan,S.使用函数依赖进行分解在8.1章，我们提出了方法论关于判定一个关系模型的图解是否需要被拆分，这个方法是基于

时间序列分解法时间序列分解法是一种分析方法，包括谱分析、时间序列分析和傅里叶级数分析等。时间序列分解使用加法模型或乘法模型讲原始系列拆分为四部分：长期趋势变动T、季节变动S(显式周期，固定幅度、长度的周期波动)、循环变动C(隐式周期，周期长不具严格规则的波动)和不规则变动L。时间序列Y可以表示为以上四个因素的函数，即：Y=F(T,S,C,L)。F()常用的模型有加法模型和乘法模型。加法模型为Y=T

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只能说scikit-learn实在是太强大了，三言两语就能搞定PCA1.函数原型及参数说明sklearn.decomposition.PCA(n_components=None,copy=True,whiten

LSAsklearn包里就能很好实现LSA降维并返回矩阵，先用TfIdfVectorizer构造文本矩阵，然后用decomposition.TruncatedSVD实现SVD矩阵变换，记得传入保留维度数量否则默认为

经常和PCA一起出现的另一个词是降维（decomposition），当原始数据有成千甚至上万个特征的时候，降维可以节约空间，降低算法运行的开销，后面我们可以看到，PCA的这种降维方式可以用于数据的可视化

Problem:theimportantfrequencyinformationislackofeffectivemodelling.??whatisfrequencyinformationintimeseries?andwhyothermodelsdon'tmodelthiskindoffrequencyinformation?frequencylearningweproposetwodeepl

Bias-variance分解是机器学习中一种重要的分析技术。给定学习目标和训练集规模，它可以把一种学习算法的期望误差分解为三个非负项的和，即本真噪音noise、bias和variancenoise本真噪音是任何学习算法在该学习目标上的期望误差的下界；(任何方法都克服不了的误差)bias度量了某种学习算法的平均估计结果所能逼近学习目标的程度；（独立于训练样本的误差，刻画了匹配的准确性和质量：一个高

0.简要背景介绍POD分解（PCA主成分分析）的一个显著不足是没有对时序建模的能力。热力学第二定律告诉我们时间是很重要的因素，流体力学的流动状态也是随着时间而变化的，如果PCA的基能够随着时间变化，这就太好了。考虑时间，一阶线性动力学系统是最简单的考虑时间因素的动态系统。DMD首先被应用到流场分析中，流场分析的天然大数据特性，也具有时间变化特性（比如湍流发展），所以是一种综合考虑时间和空间的流场分

doc.okbase.net/u012162613/archive/120946.html白化http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.htmlsklearnkmeankchoose

BridgingtheArchipelagobetweenRow-StoresandColumn-StoresforHybridWorkloadsCarnegieMellonUniversity(2016)一个中间层，可以混合OLTP/OLAP,行好处：NSM(n-ary)读取单行多属性快，DSM(decomposition

Returnthelargestpossibleksuchthatthereexistsa_1,a_2,...,a_ksuchthat:Eacha_iisanon-emptystring;Theirconcatenationa_1+a_2+...+a_kisequaltotext;Forall1=r)return0;intres=1;for(intlen=1;len<=(r-l)/2;++len)

在调用数据分解函数decomposition=seasonal_decompose(timeseries)时出现以下错误：AttributeError:'Index'objecthasnoattribute'inferred_freq

一、scikit-learnPCA类介绍在scikit-learn中，与PCA相关的类都在sklearn.decomposition包中。

1.LOWESS（LocallyWeightedScatterplotSmoothing，局部加权回归）0x1：lowess算法主要解决什么问题1.非线性回归拟合问题LOWESS通过取一定比例的局部数据，在这部分子集中拟合多项式回归曲线，这样我们便可以观察到数据在局部展现出来的局部规律和局部趋势（局部均值μ回归）。同时，因为LOWESS的统计窗口缩小为局部窗口，因此拟合的回归曲线可以包含周期性，波

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MatlabEMD  语法使用如下：[imf,residual]=emd(X)[imf,residual,info]=emd(X)[___]=emd(___,Name,Value)emd(___)  输入参数：X：原始信号数据Name-Value对参数指定可选的以逗号分隔的Name和Value参数对。其中，Name是参数名称，Value是对应的值，且参数名称必须使用引号可以按任何顺序指定多对名称和

0.引言本文主要的目的在于讨论PAC降维和SVD特征提取原理，围绕这一主题，在文章的开头从涉及的相关矩阵原理切入，逐步深入讨论，希望能够学习这一领域问题的读者朋友有帮助。这里推荐Mit的GilbertStrang教授的线性代数课程，讲的非常好，循循善诱，深入浅出。RelevantLink:GilbertStrang教授的MIT公开课：数据分析、信号处理和机器学习中的矩阵方法https://mp.w

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：

今天重温了一下，PDF/Singular_Value_Decomposition_Tutorial，写一下觉得比较重要的内容：第一张自汇图，丑了点。

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sklearn.decomposition.PCALineardimensionalityreductionusingSingularValueDecompositionofthedatatoprojectittoalowerdimensionalspace.PCA

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1.CLUSTEREDMATRIXAPPROXIMATIONSIAM[SocietyforIndustrialandAppliedMathematics]2016developaclusteredmatrixapproximationframeworkDividethematrixintodifferentgroupsparticularlywellsuitedforproblemswithlar

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sklearn.decomposition.PCA(n_components=None,copy=True,whiten=False)n_components表示需要保留的主成分个数，即需要降低到几维；