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Decomposition】
python 数据降维PCA,KernelPCA模型
运行环境:win1064位py3.6pycharm2018.1.1importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasets,
decomposition
Jack_丁明
·
2018-06-19 23:43
{机器学习数据降维}
用scikit-learn学习主成分分析(PCA)
1.scikit-learnPCA类介绍在scikit-learn中,与PCA相关的类都在sklearn.
decomposition
包中。
DemonHunter211
·
2018-05-11 14:09
算法
用scikit-learn学习主成分分析(PCA)
1.scikit-learnPCA类介绍在scikit-learn中,与PCA相关的类都在sklearn.
decomposition
包中。
猪逻辑公园
·
2018-05-09 19:08
机器学习
用scikit-learn学习主成分分析(PCA)
scikit-learnPCA类介绍在scikit-learn中,与PCA相关的类都在sklearn.
decomposition
包中。
necther
·
2018-04-16 08:49
PCA
算法
数据分析
EMS
Decomposition
ETS:Youdisaggregateatimeseriesintothreecomponents--trend,seasonalandresidual.Thetrendcomponentissupposedtocapturetheslowly-movingoverallleveloftheseries.Theseasonalcomponentcapturespatternsthatrepeate
98Future
·
2018-04-10 06:25
Python机器学习----第3部分 特征抽取
fromsklearn.
decomposition
henreash
·
2018-01-16 21:46
Python
Speeding-up CNN using CP-
Decomposition
ApproachWeproposeasimpletwo-stepapproachforspeedingupconvolutionlayerswithinlargeconvolutionalneuralnetworksbasedontensordecompositionanddiscriminativefine-tuning.Givenalayer,weusenon-linearleastsquar
信步闲庭v
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2017-12-11 06:08
QR分解法(QR
decomposition
)
QRdecompositiondividesambynmatrixAAintoaproductofanorthogonalmatrixQQandanuppertriangularmatrixRR:A=QRA=QRThusAx=b=>QRx=b=>QTQRx=QTb=>Rx=QTbAx=b=>QRx=b=>QTQRx=QTb=>Rx=QTbQRdecompositioncanbeimplemente
cocoonyang
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2017-11-19 10:09
BLAS
C
python之实战----PCA、SVD、(NOnlinear PCA)KernelPCA、战iris
PCA#-*-coding=utf-8-*-importnumpyasnpfromsklearnimportdatasets,
decomposition
,manifoldimportmatplotlib.pyplotaspltdefload_data
Gunther17
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2017-11-11 21:47
python数据分析实战练习
奇异值分解(SVD)经典讲解
文章链接如下:http://web.mit.edu/be.400/www/SVD/Singular_Value_
Decomposition
.htmhttp://charleshm.github.io/2016
donyzh
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2017-11-01 09:28
机器学习之数据降维
推荐系统学习笔记之三 LFM (Latent Factor Model) 隐因子模型 + SVD (singular value
decomposition
) 奇异值分解
LowRankMatrixFactorization低阶矩阵分解在上一篇笔记之二里面说到我们有五部电影,以及四位用户,每个用户对电影的评分如下,?表示未评分。Movies\UserUser1User2User3User4Movie15500Movie25??0Movie3?40?Movie40054Movie5005?那么我们可以把第一个表格里的内容转化成一个矩阵R:R=⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢55?005
小鹅鹅
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2017-10-19 23:13
推荐系统
推荐系统算法入门
偏差—方差分解(bias-variance
decomposition
)
一段可以解释学习算法泛化性能的推导过程,要想提升自己模型的预测能力,得先了解这种能力受什么影响偏差-方差分解可以对学习算法的期望泛化错误率进行拆解,得到清晰明确的错误构成对于测试样本x,令yD为x在数据集中的标记,y为x的真实标记,f(x;D)为训练集D上学得模型f在x上的预测输出。以回归任务为例学习算法的期望预测为:F(x)=ED[f(x;D)]使用样本数相同的不同训练集产生的方差为:var(x
Liangjun_Feng
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2017-08-29 20:58
人工智能里的数学修炼
人工智能的数理模型与优化
SVD(Singular value
decomposition
)奇异值分解
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。(百度百科)转载自:http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/d
David_Jett
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2017-08-11 13:30
机器学习
sklearn_PCA实践
sklearn中如何应用pca,理论推导在http://blog.csdn.net/huangyi_906/article/details/75578213)官网中给出的介绍:classsklearn.
decomposition
.PCA
huangyi_906
·
2017-07-31 14:56
算法应用
Heavy-Light
Decomposition
structHeavyLightDecomposition{staticconstint__=500005;intpre[__],siz[__],dep[__];inttop[__],heavy[__],lson[__],rson[__];intn,root,idx;llval[__];vectorG[__];HeavyLightDecomposition():root(1){}voidbuild
fo0Old
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2017-07-21 19:38
关于SVD(Singular Value
Decomposition
)的那些事儿
转自:http://www.cnblogs.com/tgycoder/p/6266786.htmlSVD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(LatentSemantic
deng_sai
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2017-07-04 15:44
数学基础知识
基于模糊聚类和最小割的层次化三维网格分割算法(Hierarchical Mesh
Decomposition
)
网格分割算法是三维几何处理算法中的重要算法,具有许多实际应用。[Katzetal.2003]提出了一种新型的层次化网格分割算法,该算法能够将几何模型沿着凹形区域分割成不同的几何部分,并且可以避免过度分割以及锯齿形分割边界。算法的核心思想是先利用模糊聚类的方法分割几何模型,并保留分割边界附近的模糊区域,然后利用最小割的方法在模糊区域里寻找准确的分割边界。算法主要包含以下4个步骤:1.计算网格中所有相
算法小丑
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2017-03-27 10:00
scikit-learn中PCA的使用方法
1、函数原型及参数说明[python]viewplaincopysklearn.
decomposition
.PCA(n_components=None,copy=True,whiten=False)参数说明
AnneQiQi
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2017-03-21 16:52
Python
Machine
Learning
人工智能之机器学习篇
scikit learn 中pca 的用法
PCA参数如下:classsklearn.
decomposition
.PCA(n_components=None,copy=True,whiten=False,svd_solver='auto',tol
Jiede1
·
2017-03-19 11:34
机器学习
python学习
【机器学习】人像识别(二)——PCA降维
我用了python里sklearn.
decomposition
模块的IncrementalPCA。参考资料:sklearn.
decomposition
.PCA,IncrementalPCA。
VegB
·
2017-02-08 18:24
Python
机器学习
用scikit-learn学习主成分分析(PCA)
1.scikit-learnPCA类介绍在scikit-learn中,与PCA相关的类都在sklearn.
decomposition
包中。
刘建平Pinard
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2017-01-02 20:00
Matrix and Tensor
Decomposition
in Recommender Systems 阅读笔记(翻译)
MatrixandTensorDecompositioninRecommenderSystems阅读笔记(翻译)2.MATRIXDECOMPOSITION矩阵分解(matrixfactorization)是将一个矩阵分解为多个矩阵相乘结果的过程,它对发掘参与实体(participatingentities,如用户和商品)的数据中的潜在关系有着重要意义。在简化形式中,矩阵分解方法仅用两个矩阵,这两个
DS_agent
·
2016-10-13 00:37
机器学习
张量分解
Codeforces Gym 100971M
Decomposition
into Good Strings DP+数据结构
题目大意:定义有k个不同的字符的字符串为好字符串。现在给出一个字符串,求解对该字符串的每个前缀Si至少是多少个好字符串的连接,若不能由好字符串连接而成则输出-1。例:k=2abac至少是ab和ac这两个好字符串的连接。字符串长度#include#include#includeusingnamespacestd;constintmaxn=1e5*2+10;charbuf[maxn];intcha[2
NKWBTB
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2016-05-15 11:43
题解
codeforces
数据结构
时间序列 R 07 时间序列分解 Time series
decomposition
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
bea_tree
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2016-05-02 15:00
scikit-learn中的主成分分析(PCA)的使用
1、函数原型及参数说明classsklearn.
decomposition
.PCA(n_components=None,copy=True,whiten=False)参数说明:n_components:
上品物语
·
2016-04-26 09:00
奇异值分解(Singular Value
Decomposition
)
-线性变化的几何表现首先看下简单的矩阵,这是一个对角矩阵M=(3001)我们先用这个对角矩阵乘以一个点来看看它的几何变化。(3001)∗(xy)=(3xy)在几何上就相当于把原来的向量x轴方向拉伸成了原来的3倍–》再来看下对称矩阵M=(2112)利用对称矩阵乘以一个点来看看它的几何变化-》这并不能清晰的显示出发生了怎样的几何变换,我们可以把整个坐标轴逆时针旋转45度来更好的发现规律。-》从上图可以
hebastast
·
2016-04-13 23:39
数据挖掘
奇异值分解(Singular Value
Decomposition
)
-线性变化的几何表现首先看下简单的矩阵,这是一个对角矩阵M=(3001)我们先用这个对角矩阵乘以一个点来看看它的几何变化。(3001)∗(xy)=(3xy)在几何上就相当于把原来的向量x轴方向拉伸成了原来的3倍–》再来看下对称矩阵M=(2112)利用对称矩阵乘以一个点来看看它的几何变化-》这并不能清晰的显示出发生了怎样的几何变换,我们可以把整个坐标轴逆时针旋转45度来更好的发现规律。-》从上图可以
HE19930303
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2016-04-13 23:00
105 PCA和logistic regression的联合使用
1.主要函数介绍1.1PCA当矩阵为n*n时,其运算复杂度为n^3http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.
decomposition
.PCA.html
bea_tree
·
2016-04-07 20:00
sklearn
Big class
decomposition
in Java
IhavejuststartedtolearnJavaandiscuriousisitanygoodpracticeinJavaforgoodobjectdecomposition?Letmedescribeaproblem.Inbigsoftwareprojectit'salwaysabigclasseslike'core'or'ui'thattendstohavealotofmethodsan
银月光海
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2016-03-18 15:00
Singular value
decomposition
SVDisafactorizationofarealorcomplexmatrix.Ithasmanyusefulapplicationsinsignalprocessingandstatistics.Formally,thesingularvaluedecompositionofanm×nrealorcomplexmatrixMisafactorizationoftheformUΣV∗.Uisa
bendanban
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2016-03-14 21:00
SVD-1
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
jzwong
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2016-02-22 17:00
偏置方差分解Bias-variance
Decomposition
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50638749偏置-方差分解(Bias-VarianceDecomposition)偏置-方差分解(Bias-VarianceDecomposition)是统计学派看待模型复杂度的观点。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
pipisorry
·
2016-02-05 17:00
机器学习
偏置方差分解
Bias-variance
Decomp
QR
decomposition
and Givens Rotation (QR分解与Givens旋转)
在最近做的一个研究中,需要对QR分解进行更新,因此了解了一些关于QR分解和Givens旋转的内容。在这里进行总结。QR分解所谓QR分解,就是将一个矩阵(可以不是方阵)分解成一个正交矩阵和一个上三角矩阵。即A=QR其中Q是正交矩阵,即Q中的列向量互相正交,即QTQ=I;R是上三角矩阵。当A为非奇异矩阵时,这个分解是唯一的。实现QR分解的算法有多种,包括Gram–Schmidt正交化,Househol
dymodi
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2015-12-12 20:10
优化算法
[树链剖分] CF593D. Happy Tree Party
思想从这里看的(不能再清晰了):http://blog.anudeep2011.com/heavy-light-
decomposition
/代码从这列看的(区间操作的非LCA思想太赞了):http://
kg20006
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2015-11-28 17:00
数据结构
ACM
codeforces
树链剖分
Graph
Decomposition
http://acm.timus.ru/problem.aspx?space=1&num=1320 ural 的题目倒是挺好的 不过题意一直让人匪夷所思呀 很难懂 题意:给一个图 依次从里面拿走两个相邻的边 问可不可以最后全拿完 并查集 很巧妙 我承认我看了解题报告 自己思维还是不够呀 每个连同块 里面边的个数是偶数就可以 奇数就不可以 代码: #include&
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2015-11-13 13:47
position
Latent semantic indexing
(LSI) is an indexing and retrieval method that uses a mathematical technique called Singular value
decomposition
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2015-11-12 18:30
index
Singular Value
Decomposition
(SVD)--奇异值分解
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.
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2015-11-12 18:21
position
Graph
Decomposition
1320 简单并查集 1 #include <iostream> 2 #include<cstdio> 3 #include<cstring> 4 #include<algorithm> 5 #include<stdlib.h> 6 #include<vector> 7 using nam
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2015-11-12 18:30
position
奇异值分解(We Recommend a Singular Value
Decomposition
)
文章转自:奇异值分解(We Recommend a Singular Value
Decomposition
) 文章写的浅显易懂,很有意思。但是没找到转载方式,所以复制了过来。
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2015-11-12 10:26
position
UVA11396-Claw
Decomposition
(二分图判定)
题目链接 题意:能否将一张无向连通图分解成多个爪型。每一条边仅仅能属于一个爪型,每一个点的度数为3. 思路:当图分解成类干个爪型时,每条边仅仅属于一个爪子,所以每条边的两个点一定要处于2个不同的鸡爪中 代码: #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include
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2015-11-11 19:28
position
LU
Decomposition
“矩阵代数初步”(Introduction to MATRIX ALGEBRA)课程由Prof. A.K.Kaw(University of South Florida)设计并讲授。 PDF格式学习笔记下载(Academia.edu) 第7章课程讲义下载(PDF) Summary For a nonsingular matrix $[A]$ on which one can alway
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2015-11-11 17:08
position
[DP] Rod-cutting problem
Decomposition
的第一步是:第一刀切在哪?可以切在最左边(等于整根卖出去);可以切在位置1,位置2,。。。 关键的一点是,刀切下去后,左半段就不再切了,继续切右半段。切右半段就变
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2015-11-11 12:46
cut
matlab之矩阵分解
矩阵分解 矩阵分解 (
decomposition
, factorization)是将矩阵拆解为数个矩阵的乘积。
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2015-11-11 06:40
matlab
机器学习中的矩阵方法04:SVD 分解
奇异值分解( SVD, Singular Value
Decomposition
) 在计算矩阵的伪逆( pseudoinverse ),最小二乘法最优解,矩阵近似,确
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2015-11-11 02:17
机器学习
矩阵分解(rank
decomposition
)文章代码汇总
矩阵分解(rank
decomposition
)文章代码汇总 矩阵分解(rank
decomposition
) 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
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2015-11-11 00:16
position
HDU 3916 Sequence
Decomposition
【贪心】
这道题目的题意就是使用题目中所给的Gate 函数,模拟出输入的结果 当然我们分析的时候可以倒着来,就是拿输入去减 每次Gate 函数都会有一个有效范围 这道题目求的就是,找出一种模拟方法,使得最小的有效范围最大化。 是一道【贪心】题 参考了https://github.com/boleynsu/acmicpc-codes 的做法 b 数组中存放是 Sequence 的下标 这是一个
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2015-11-10 23:20
sequence
【笔记】Stanford OpenCourse—CS106A:Programming Methodology—002
Problem solving in Karel
Decomposition
The Idea of an algorithm 1.
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2015-11-09 13:36
programming
机器学习中的矩阵方法01:线性系统和最小二乘
LU
Decomposition
假设现在要解一个线性系统: Ax = b, 其中 A 是 n×
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2015-11-09 12:27
机器学习
奇异值分解(SVD)和简单图像压缩
SVD(Singular Value
Decomposition
,奇异值分解) 算法优缺点: 优点:简化数据,去除噪声,提高算法结果 缺点:数据的转换可能难于理解 适用数据类型:数值型数据
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2015-11-07 10:24
压缩
<转>机器学习笔记之奇异值分解的几何解释与简单应用
A sigular value
decomposition
目录(?)[-] Introduction The geometry of linear transforma
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2015-11-07 10:46
机器学习
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