linalg

基于linalg.svd的推荐算法的实现

数据集中行代表用户user，列代表物品item，其中的值代表用户对物品的打分。基于SVD的优势在于：用户的评分数据是稀疏矩阵，可以用SVD将原始数据映射到低维空间中，然后计算物品item之间的相似度，可以节省计算资源。整体思路：先找到用户没有评分的物品，然后再经过SVD“压缩”后的低维空间中，计算未评分物品与其他物品的相似性，得到一个预测打分，再对这些物品的评分从高到低进行排序，返回前N个物品推荐
勇于自信·2020-01-06 03:27

SciPy基础入门(二)

SciPy线性代数-linalgNumpy和sciPy都提供了线性代数函数库linalg，SciPy更为全面：解线性方程组、最小二乘解、特征值和特征向量、奇异值分解...等。
不做大哥好多年·2019-12-28 23:09

python—numpy库相关函数学习（2）

1、矩阵相关操作np.dot做矩阵乘法np.T转置2、numpy.linalg模块包含线性代数的函数。
龙鹰图腾223·2019-12-20 18:33

【Python学习之路】Scipy 线性代数

线性代数numpy和scipy中，负责进行线性代数部分计算的模块叫做linalg。
DrogoZhang·2019-12-15 20:39

【Python学习之路】Scipy 稀疏矩阵的线性代数

稀疏矩阵的线性代数对于稀疏矩阵来说，其线性代数操作可以使用scipy.sparse.linalg实现：importscipy.sparse.linalg矩阵操作scipy.sparse.linalg.inv
DrogoZhang·2019-12-15 20:31

线性代数03

p=3笔记参考：https://github.com/apachecn/18.06-linalg-notes/tree/master/03-%E4%B9%98%E6%B3%95%E5%92%8C%E9%
ying_zhang·2019-12-14 01:30

深入 NumPy 模块

importnumpyasnpA=np.mat("012;103;4-38")print"A\n",A'''A[[012][103][4-38]]'''#求解矩阵的逆，不可逆会报错inverse=np.linalg.inv
ApacheCN_飞龙·2019-12-02 09:32

numpy函数详解

np.random.uniform(-1,1,[2,3])np.random.uniform(-1,1,10)np.linalg.norm(x,ord=None,axi
ciferlv·2019-11-30 05:31

Vectors--向量

中实现的工厂方法来创建本地向量:（注意:Scala语言默认引入的是scala.collection.immutable.Vector,为了使用MLlib的Vector,你必须显示引入org.apache.spark.mllib.linalg.Vector
蠟筆小噺没有烦恼·2019-11-07 22:29

Spark MLlib机器学习开发指南(2) --基本统计

支持相关性的方法是Pearson（皮尔逊）相关性和spearman相关性importorg.apache.spark.ml.linalg.{Matrix,Vectors}importor
xcrossed·2019-11-06 00:06

距离度量与其简单实现

defeuclid(x,y):"""欧几里得距离:paramx::paramy::return:"""returnnp.linalg.norm(x-y)计算方式的局限。
selfcs·2019-10-17 11:00

基于linalg.svd的推荐算法的实现

数据集中行代表用户user，列代表物品item，其中的值代表用户对物品的打分。基于SVD的优势在于：用户的评分数据是稀疏矩阵，可以用SVD将原始数据映射到低维空间中，然后计算物品item之间的相似度，可以节省计算资源。整体思路：先找到用户没有评分的物品，然后再经过SVD“压缩”后的低维空间中，计算未评分物品与其他物品的相似性，得到一个预测打分，再对这些物品的评分从高到低进行排序，返回前N个物品推荐
戮默。·2019-10-10 15:40

Numpy 中的矩阵求逆实例

1.矩阵求逆importnumpyasnpa=np.array([[1,2],[3,4]])#初始化一个非奇异矩阵(数组)print(np.linalg.inv(a))#对应于MATLAB中inv()函数
米竹·2019-08-26 15:25

在python Numpy中求向量和矩阵的范数实例

np.linalg.norm(求范数):linalg=linear（线性）+algebra（代数），norm则表示范数。
104109121·2019-08-26 15:35

python的svd分解

今天看书，发现svd公式，在网上查阅了一下资料，主要用到如下的两句：主要是两条语句：fromnumpyimport*;U,Sigma,VT=linalg.svd([[1,1],[7,7]]);用到的实例
songfeng163·2019-08-13 08:12

scip

scipy主要的模块，但用的最多的是statscluster聚类算法constants物理数学常数fftpack快速傅里叶变换integrate积分和常微分方程求解interpolate插值io输入输出=linalg
毛利学python·2019-08-12 21:04

【Spark】MLlib mark a demo（五）

{StandardScaler,StandardScalerModel}importorg.apache.spark.mllib.linalg.{V
孙文旭·2019-08-09 22:00

【Spark】MLlib mark a demo（四）

{StandardScaler,StandardScalerModel}importorg.apache.spark.mllib.linalg.{Vector,
孙文旭·2019-08-09 22:22

SciPy - 科学计算库

scipy.integrate)最优化(scipy.optimize)插值(scipy.interpolate)傅立叶变换(scipy.fftpack)信号处理(scipy.signal)线性代数(scipy.linalg
丫头_631e·2019-07-11 21:49

spark org.apache.spark.ml.linalg.DenseVector cannot be cast to org.apache.spark.ml.linalg.SparseVector

importorg.apache.spark.mllib.classification.SVMWithSGD去训练的时候出现错误：Causedby:java.lang.ClassCastException:org.apache.spark.ml.linalg.DenseVec
TTyb·2019-07-05 10:00

scikit-learn scipy DLL load failed: 找不到指定的模块。

错误：File"E:\Anaconda\lib\site-packages\scipy\sparse\linalg\isolve\iterative.py"
banbs_yip·2019-06-21 18:29

from scipy.linalg import _fblas ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。

错误如下：从https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy下载numpy‑1.16.4+mkl‑cp38‑cp38m‑win_amd64.whl然后pipinstallYourFileStorePath/numpy‑1.16.4+mkl‑cp38‑cp38m‑win_amd64.whl搞定！本文转自https://stackoverflow.co
G.Charles·2019-06-03 15:16

机器学习阶段总结(2)

数据的聚合运算矩阵的逆运算代码1.np.linalg.pinv(x),x为一个矩阵数组，pinv表示为时伪逆矩阵，调用pinv.shape可以查看其形状与之前矩阵时相反的当前X.dot(pinvx)代码中作用为时相乘为一个单位矩阵矩阵的逆
木子知日木·2019-06-02 11:28

利用 Numpy 进行矩阵相关运算

正文共：3266字31图预计阅读时间：9分钟本文目录：1.前言1.1基本介绍1.2运行环境2.函数清单3.案例讲解3.1Numpy.linalg3.2Numpy.matlib1.前言1.1基本介绍NumPy
ctrigger·2019-05-30 21:33

numpy linalg模块的具体使用方法

numpy.linalg模块包含线性代数的函数。使用这个模块，可以计算逆矩阵、求特征值、解线性方程组以及求解行列式等。importnumpyasnp#1.计算逆矩阵#创建矩阵A=np.mat(
森先生·2019-05-26 16:13

Python 解方程

Numpy求解线性方程组例如我们要解一个这样的二元一次方程组：x+2y=34x＋5y=6当然我们可以手动写出解析解，然后写一个函数来求解，这实际上只是用Python来单纯做“数值计算”.但实际上，numpy.linalg.solve
LBloveYY·2019-05-16 09:28

[机器学习实战] 阅读第四章

线性回归模型的MSE成本函数1.2公式4-4：标准方程1.3numpy.random.rand(d0,d1,...,dn)1.4numpy.random.randn(d0,d1,...,dn)1.5numpy.linalg
枪枪枪·2019-05-06 18:43

python Numpy中求向量和矩阵的范数

转载https://blog.csdn.net/qq_35154529/article/details/82754157np.linalg.norm(求范数):linalg=linear（线性）+algebra
IDzengkun·2019-04-22 19:54

python使用np.linalg.norm和dist.euclidean计算欧式距离的速度比较

fromscipy.spatialimportdistanceasdistimportnumpyasnpimporttimepoints=[[1,3],[8,7]]points=[np.array(val)forvalinpoints]tic=time.clock()foriinrange(50000):temp1=(np.linalg.norm
Lee_01·2019-04-09 14:51

ND4J/定制操作

packageorg.nd4j.examples;importorg.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;importorg.nd4j.linalg.api.ops.CustomOp
hello风一样的男子·2019-04-03 10:53

tensorflow中去上下三角矩阵：matrix_band_part 和tf.linalg.band_part

tf.linalg.band_part新版本：tf.matrix_band_part变成tf.linalg.band_par函数原型：tf.linalg.band_part(input,num_lower
大白菜—NLP·2019-03-25 11:52

非齐次线性方程组求解-numpy

importnumpyasnp importscipyassp a=np.array([[3,1,-2],[1,-1,4],[2,0,3]]) b=np.array([5,-2,2.5]) x=np.linalg.solve
AI_LX·2019-03-24 13:40

05-计算最小二乘

np.random.rand(100,1)y=4+3*x+np.random.randn(100,1)#合并z和xz=np.ones((100,1))x_1=np.c_[z,x]#通过合并后东x_1计算θtheta=np.linalg.inv
wshsdm·2019-03-21 08:06

算法小白的第一次尝试---PLA（感知机算法）实现

importbreeze.linalg.DenseVectorimportorg.apache.log4j.
小糖宝·2019-03-06 10:20

线性回归预测波士顿房价

根据之前推导的多元线性回归的参数接下来是多元线性回归的代码实现defLinearRegression_(x,y):np.array(x)np.array(y)a=(np.linalg.inv(x.T.dot
mambakb·2019-03-05 19:00

Spark学习（八）：scala矩阵的基本操作

importbreeze.linalg._importbreeze.numerics._importorg.apache.log4j.
CocoMama190227·2019-03-05 16:54

Numpy库 线性代数linalg模块中的一些函数

www.cnblogs.com/xieshengsen/p/6836430.htmlhttps://blog.csdn.net/hqh131360239/article/details/79061535Numpy.linalg
土馒头二号·2019-03-04 22:16

numpy基础教程之np.linalg

前言numpy.linalg模块包含线性代数的函数。使用这个模块，可以计算逆矩阵、求特征值、解线性方程组以及求解行列式等。
Inside_Zhang·2019-02-12 11:50

python最小二乘的实现

1.使用linalg最小二乘法的权重参数（m,c）。
jj_千寻·2019-02-09 12:16

Python根据欧拉角求旋转矩阵的实例

importnumpyasnpimportscipy.linalgaslinalgimportmath#参数分别是旋转轴和旋转弧度值defrotate_mat(self,axis,radian):rot_matrix=linalg.expm
nudt_qxx·2019-01-28 09:37

数据分析-傅里叶变换

#已知n阶方阵A,求特征值与特征向量#eigvals:找到的所有特征值数组#eigvecs:找到的与特征值对应的特征向量数组eigvals,eigvecs=np.linalg.eig(A)#已知特征值与特征向量
Python研究院·2019-01-23 08:02

Numpy中的矩阵运算+聚合操作+arg运算（2019.1.17）

矩阵与数值之间的运算，矩阵与数值之间的算术运算，是矩阵里面的元素与数值进行运算image.pngimage.pngimage.png2.矩阵之间的运算image.pngimage.pngimage.pngnumpy.linalg
MMatx·2019-01-19 21:13

算法小白的第一次尝试---KNN

importscala.io.Sourceimportscala.collection.mutable.ArrayBufferimportorg.apache.spark.ml.feature.LabeledPointimportorg.apache.spark.ml.feature.LabeledPointimportorg.apache.spark.ml.linalg.Vectorsimpor
小糖宝·2019-01-09 20:28

协同过滤推荐中利用SVD提高推荐的效果

1.什么是SVD:SVD指的是奇异值分解SVDSVD的物理意义2.利用Python实现SVDfromnumpyimportlinalgasla#Numpy有一个称为linalg的线性代数工具,其中svd
HelloData·2019-01-01 00:00

3.Python scipy笔记（进行科学计算）

1.2构成子模块描述cluster聚类算法constants物理数学常数fftpack快速傅里叶变换integrate积分和常微分方程求解interpolate插值io输入输出linalg线性代数odr
Louis_Duan·2018-12-28 15:20

解决 RuntimeWarning: invalid value encountered in double_scalars

在计算余弦相似度函数时候，出现这个错误#计算余弦相似度函数defcos_like(self,array1,array2):num=float(np.matmul(array1,array2))s=np.linalg.norm
蕾姆233·2018-12-26 11:21

数据分析与数据科学必备技能之——Numpy使用

1.5多元计算函数1.6文件读写2.NumPy.ndarray函数和属性2.1ndarray基本属性2.2ndarray函数2.3ndarray计算函数2.4ndarray索引/切片方式3.NumPy.linalg
Seven_0507·2018-12-12 11:39

SVD（奇异值分解）Python实现

注：在《SVD（奇异值分解）小结》中分享了SVD原理，但其中只是利用了numpy.linalg.svd函数应用了它，并没有提到如何自己编写代码实现它，在这里，我再分享一下如何自已写一个SVD函数。
EndlessCoding·2018-12-03 15:00

Python3实现行列式的输入与求值

行列式就是特殊的矩阵，通过Python3对其进行求解时，我们可以用Numpy库中的linalg.det()函数。我们这里以n==3时为例。
托尼·杨·2018-11-28 19:13

Python-03 ~ 机器学习库 之 SciPy

是机器学习中一个数据分析的核心基础库；SciPy的主要内容：插值：scipy.interpolate；统计：scipy.stats；优化：scipy.optimize；积分：scipy.integrate；线代：scipy.linalg
帅可儿妞·2018-10-23 20:20
上一页 5 6 7 8 9 10 11 12 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他