SVD 第21页

（十八）通俗易懂理解——SVD降维（协同过滤）

这节给自己稍微复习记录一下SVD降维算法，该算法在推荐上有一定的应用。

Dreamdreams8·2020-08-08 19:52

奇异值分解SVD实现与应用

SVD是一种提取信息的强大工具，通过SVD实现我们能够用小的多的数据集来表示原始数据集，这样做实际就是去除噪声和冗余信息。

葫芦赛赛·2020-08-07 23:08

数据分析之PCA-2

12017.08.1418:34:58字数4,050阅读32,836前言PCA是一种无参数的数据降维方法，在机器学习中很常用，这篇文章主要从三个角度来说明PCA是怎么降维的分别是方差角度，特征值和特征向量以及SVD

天九歌·2020-08-07 19:26

张量分解浅谈（四 Tucker 分解）

学完了SVD算法之后，我们继续回到张量几大分解的学习上来，本期学习的主要内容是张量的Tucker分解以及前面的CP分解还留下一点没有说完，正好一并补齐！

西瓜皮装猕猴桃·2020-08-06 11:13

张量分解浅谈（三 SVD）

本人以光速紧接着上篇CP和NMF分解后日夜兼程完成了这篇张量分解的续集，希望大家多多点赞，这一期我们将学习举足轻重的奇异值分解的相关知识和张量的压缩与Tucker分解，难度依然不小，后期也会为大家附上代码，希望大家能潜心钻研！Tensordecomposition一.奇异值分解原理一.奇异值分解原理奇异值分解是一个有着很明显的物理意义的一种方法，它可以将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的几个子矩阵的

西瓜皮装猕猴桃·2020-08-06 11:12

奇异值分解(SVD)摘记——从EVD到SVD

奇异值分解摘记——从EVD到SVD1.矩阵的对角化(Diagonalization)2.实对称矩阵的特征分解(EigenvalueDecomposition,EVD)2.1实对称矩阵的对角化2.2正交矩阵的几何意义

zfoox·2020-08-06 10:48

最小二乘

最小二乘问题可以分为线性和非线性：参考https://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/74973347线性：两种求解办法，可以参考上述文章求解，也可以进行SVD

yaoyaoqiekenaoo·2020-08-05 15:44

NLP-CS224n学习讲义PART 1——Word Vector 1: Introduction, SVD and Word2vec

1介绍NLP1.1NLP有什么特别之处？人类的语言是一个专门用来传达意思的系统，而不是由任何一种物质表现所产生的。在这方面，它与视觉或其他任何机器学习任务有很大区别。大多数单词只是语言外实体的符号，而语言符号可以被编码成多种形式，比如声音、手势、文字等连续的信号。1.2NLP任务举例从语音处理到语义解释和语篇处理，自然语言处理任务的level是不同的。不同level如下：简单：拼写检查关键词搜索同

Bread Sir·2020-08-05 13:18

花书训练营【第二期】

00【学前准备】开营仪式，认识群内的小伙伴深度输出活动.docx看开营仪式，了解学习模式.docx01第一周线性代数伪逆矩阵最小二乘.mp4矩阵对角化以及SVD分解.mp4资料下载.doc02第一周：概率与信息伦

xuan2717·2020-08-05 04:31

知乎推荐算法工程师面经

3、介绍下SVD与MF的区别我把SVD++的公式写下来并进行了解释，

m0_37586850·2020-08-05 01:29

数据降维算法总结（LDA&PCA）

目录LDA概述数学基础知识二类LDA原理多类LDA原理LDA算法流程优点缺点PCA概述协方差和散度矩阵特征值分解矩阵原理SVD分解矩阵原理PCA的两种实现方法准则优点缺点算法应用LDAvsPCA参考关于作者

爱喝水的lrr·2020-08-05 00:43

深度学习培训班路线

课程安排第一天上午一、机器学习基础1.线性代数(1).矩阵运算(2).向量运算(3).SVD(4).PCA2.概率信息论(1).概率分布(2).期望、方差、协方差(3).贝叶斯(4).结构概率模型3.数值优化二

hemeinvyiqiluoben·2020-08-05 00:16

人工智能必备数学基础

人工智能必备数学基础函数函数的定义几种函数几种特性数列极限函数的连续性函数的间断点导数偏导数方向导数梯度微积分泰勒公式麦克劳林公式SVD矩阵分解似然函数后验概率估计核函数信息熵激活函数sigmoidtanhreluLeakyReLU

zhaohuan_1996·2020-08-04 20:46

StanFord University CS131 lecture2:Linear Algebra Primer

斯坦福的CS131课件中的Lecture2，介绍了计算机视觉所需要必备的一些线性代数知识：向量和矩阵矩阵变换矩阵转置矩阵的秩奇异值分解（SVD）【非常重要】一、向量和矩阵这部分内容主要介绍了矩阵是什么？

weixin_30527551·2020-08-04 19:53

PCA、SVD应用示例：低维投影可视化

数据准备IrisIris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。访问http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data下载数据，另存为文件，命名为“iri

小9·2020-08-04 10:08

PCA之奇异值分解

参考：http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html（讲的很详细，可直接转到阅读。）

勉旃·2020-08-04 09:39

人若无名·2020-08-04 09:26

2020李宏毅学习笔记——42.Unsupervised learning Linear Methods下

1.PCA–AnotherPointofView另外一种解释方法就是，用多个component来线性表示原来的样本，最小化reconstructionerror，最后利用svd求解方程，得到的U矩阵就是协方差矩阵的

是汤圆啊·2020-08-04 07:51

PCA SVD原理详解及应用

本文分为两大部分即PCA和SVD，每一部分下又分为原理和应用两小部分说明：本文代码参考PeterHarrington编写的MachineLearninginAction,感兴趣的小伙伴可以去看一下，笔者认为这本书还不错注意

weixin_42001089·2020-08-04 06:22

pytorch 常用线性函数

trace对角线元素之和（矩阵的迹）diag对角线元素triu/tril矩阵的上三角/下三角，可指定偏移量mm/bmm矩阵乘法，batch的矩阵乘法t转置dot/cross内积/外积inverse求逆矩阵svd

fly_Xiaoma·2020-08-04 06:14

数学基础-数据预处理-降维-PCA & SVD

PCA原理主成分分析(PCA)是将研究对象的多个相关变量化为少数几个不相关的变量的一种多元统计方法。为了尽可能完整的收集过程的运行信息或产品质量信息，要检测许多个过程变量或质量参数，当然这可以避免重要信息的遗漏，然而从统计的角度看，这些变量可能存在很强的相关性，使得分析问题增加了复杂性。因而，自然想到用少数几个不相关的综合变量来代替原来较多的相关变量方法的研究；而且要求这些不相关的综合变量能够反映

RLilyX·2020-08-04 06:21

低秩分解

目录概念1.奇异值（SVD）分解2.张量分解2.1CP分解(CanonicalPolyadicDecomposition(CPD)2.2TD分解(TuckerDecomposition)2.3BTD分解

weixin_30650859·2020-08-04 04:41

字典学习（Dictionary Learning, KSVD）详解

注：字典学习也是一种数据降维的方法，这里我用到SVD的知识，对SVD不太理解的地方，可以看看这篇博客：《SVD（奇异值分解）小结》。1、字典学习思想字典学习的思想应该源来实际生活中的字典的概念。

weixin_30307267·2020-08-04 03:36

SVD奇异值分解

SVD分解SVD分解是LSA的数学基础，本文是我的LSA学习笔记的一部分，之所以单独拿出来，是因为SVD可以说是LSA的基础，要理解LSA必须了解SVD，因此将LSA笔记的SVD一节单独作为一篇文章。

wangran51·2020-08-04 03:56

机器学习降维方法概括

特征降维方法包括：Lasso，PCA，小波分析，LDA，奇异值分解SVD，拉普拉斯特征映射，SparseAutoEncoder，局部线性嵌入LLE，等距映射Isomap。

繁拾简忆·2020-08-04 03:30

【简化数据】奇异值分解(SVD)

【简化数据】奇异值分解(SVD)@author：wepon@blog：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/422142051、简介奇异值分解（

wepon_·2020-08-04 02:50

PCA使用SVD解决

http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html主成分分析在上一节里面也讲了一些，这里主要谈谈如何用

红豆和绿豆·2020-08-04 02:07

PCA和SVD降维原理

SVD原理--矩阵分解在很多情况下，数据中的一小段携带了数据集的大部分信息，其他信息则要么是噪声，要么是毫不相关的信息。

mentorzf·2020-08-04 02:11

PCA和SVD降维

1问题引入前边几章我们学习了很多机器学习的算法，它们在小规模数据上都很有效，但在实际生活中，我们的数据集可能是巨大的，在大规模、多维度数据上运行算法效果往往没有那么好，原因之一是数据的维度太大，有些特征可能对我们的算法决策没有太大影响，或是一些噪声产生干扰。本章我们会提前对数据进行降维处理，只保留数据集中最重要的特征，对数据进行简化，即数据的预处理阶段。2PCA2.1工作原理PCA-主成分分析法，

howie_007·2020-08-04 01:54

路过的好心人1·2020-08-04 01:01

矩阵的奇异值分解(SVD)及PCA应用

，同时参考了机器学习中的数学(5)-强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用矩阵的奇异值分解是将一个矩阵分解成多个小矩阵的乘积，在PCA（principalcomponentanalysis，主成分分析）

song430·2020-08-04 01:45

主成分分析（Principal components analysis）-最大方差解释

在写这篇之前，我阅读了PCA、SVD和LDA。这几个模型相近，却都有自己的特点。本篇打算先介绍PCA，至于他们之间的关系，只能是边学边体会了。PCA以前也叫做Princip

redstar649·2020-08-04 00:23

基于奇异值分解(SVD)的PCA降维与knn算法

1、SVD与PCA原理：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6251584.html2、KNN算法KNN算法其实简单的说就是“物以类聚”，也就是将新的没有被分类的点分类为周围的点中大多数属于的类

心絮·2020-08-03 22:20

PCA降维示意以及SVD辅助作用体现

前言：仅个人小记一、简要介绍PCA降维思想对角化并引出正交矩阵QATA=PΛP−1=QΛQT{A}^{T}A=P\Lambda{P}^{-1}=Q\Lambda{Q}^{T}ATA=PΛP−1=QΛQT其中，A是m*n的矩阵，A的每一个列向量代表着一个数据样本，即A是由n个m维度的数据样本构成的数据矩阵。Λ\LambdaΛ是对角矩阵，且对角线上的值按降序摆放。Q是规格为nXn的正交矩阵。借助正交矩

Zetaa·2020-08-03 21:34

SVD数据降维

1.SVD用于数据压缩Am×n=Um×rΣr×r(Vn×r)T=∑σiuivTi1）数学特征：a.r为矩阵的秩，转换坐标基底，表示矩阵A每行每列所用向量的最小维度b.U和V称为左奇异矩阵和右奇异矩阵，都是单位正交阵

langzhining·2020-08-03 18:09

机器学习——数据降维——主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）

一、主成分分析（PCA）主成分分析，PrincipalComponentAnalysis(PCA)，是现代数据分析的标准工具，它可以把庞大复杂的高维数据集（变换之前的数据集各维度之间存在相关性），通过数学变换，转化成较低维度的数据集，并去除掉维度之间的相关性。PCA的优势和劣势都在于，它是一个非参数的分析。没有需要调整的参数，它的答案是唯一的，独立于用户特性的。PCA和LDA的区别可见《多元统计分

xia ge tou lia·2020-08-03 17:07

常见的降维方法（PCA，SVD）

1、PCA降维（主成分分析）PCA降维就是去除线性相关，使得最后剩余的属性维度全都线性无关。其实：PCA降维不仅是去除先线性无关，还可以过滤掉小特征值对应的特征向量。因为特征值变化小，对应的特征向量变化也小，转换后两个维度相似性就比较大。相似度大就没有意义。均值（平均值）样本方差（总体方差是n，样本方差是n-1）协方差（如果X等于Y，就是方差）①去中心化，减去均值②计算协方差③求协方差的特征值，特

IIYMGF·2020-08-03 17:41

主成分分析（Principal components analysis）-最大方差解释（转）

在写这篇之前，我阅读了PCA、SVD和LDA。这几个模型相近，却都有自己的特点。本篇打算先介绍PCA，至于他们之间的关系，只能是边学边体会了。

gdengden·2020-08-03 17:01

数据降维--SVD&CUR

矩阵的秩秩即维度SVD使用SVD降维SVD示例WehaveusedthreecolumnsforU,Σ,andV,thecolumnsofUandVcorrespondtoconcepts.Thefirstis

GeekStuff·2020-08-03 16:34

【推荐系统】特征值分解（谱分解）和奇异值分解（SVD），即在PCA上的应用

特征值分解（谱分解EVD）和奇异值分解（SVD），即在PCA上的应用1.概念特征值分解和奇异值分解在机器学习领域都有着广泛的应用。

evillist·2020-08-03 16:35

一个用MATLAB自带函数SVD做低秩压缩和去噪的小例子

首先放一下奇异值分解的原理：奇异值分解的揭秘（一）：矩阵的奇异值分解过程下面是用用MATLAB自带函数SVD做低秩压缩和去噪的实际过程：1.打开原图（以前一直认为clc和clear都是在调试的时候在命令行里用

echoesssss·2020-08-03 16:16

在PCA降维前对数据作标准化操作是重要且必要的

原因有以下三点：从PCA（主成分分析）背后所对应的数学理论SVD(矩阵的奇异值分解）来说，奇异值分解本身是完全不需要对矩阵中的元素做标准化或者去中心化的。

dongzichen2015·2020-08-03 16:55

pca和svd的区别与联系【musk数据集】以及如何使用pca和svd降维及其可视化，最后附上使用logistic回归的结果

数据和代码链接附上：https://github.com/ciecus/homeworks/tree/master/pca_svd欢迎fork我一起学习一起进步呀1.1数据集—muskMusk数据集UCI

ciecus_csdn·2020-08-03 15:46

降维方法：PCA&SVD

个人觉得关于PCA(主成分分析)和SVD（矩阵奇异值分解）两篇不错的博客：PCA:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6239403.htmlSVD:http://www.cnblogs.com

UCASer_0·2020-08-03 15:08

ML笔记：字典学习3（Dictionary Learning，KSVD）

文章目录一、字典学习数学模型1.1、数学描述1.2、求解问题1.3、字典学习算法实现字典学习也是一种数据降维的方法，这里我用到SVD的知识，对SVD不太理解的地方，可以看看这篇博客：奇异值分解SVD一、

小张爱学习!·2020-08-03 14:12

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

主成分分析（PCA）原理详解-特征值分解&&SVD分解

主成分分析（PCA）原理详解1.PCA的概念PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。PCA的工作就是从原始的空间中顺序地找一组相互正交的坐标轴，新的坐标轴的选择与数据本身是密切相关的。其中，第一个新

黎曼不会算积分·2020-08-03 12:25

主成分分析（PCA）降维原理、特征值分解与SVD分解

文章目录PCA介绍PCA降维原理最大化方差理论最小化投影理论对PCA两种理论的直观解释方阵A求取特征值和特征向量方法（特征值分解）基于特征值分解协方差矩阵实现PCA算法SVD分解原理SVD分解求矩阵特征值的方法

一骑走烟尘·2020-08-03 12:40

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。矩阵分解可以用在降维，深度学习，聚类分析，数据预处理，低纬度特征学习，推荐系统，大数据分析等领域。降维算法中的”降维“，指的是降低特征矩阵中特征的数量。上周的课中我们说过，降维的目的是为了让算法运算更快，效果更好，但其实还有另一种需

嘻哈吼嘿呵·2020-08-03 11:27

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