机器学习相关——SVD分解
前面写了个简单的线性代数系列文章，目的就是让大家在接触SVD分解前，先了解回忆一下线性代数的基本知识，有助于大家理解SVD分解。不至于一下被大量的线性代数操作搞晕。这次终于开始正题——SVD的介绍了。 所谓SVD，就是要把矩阵进行如下转换：A = USVT the columns of U ...
原文：机器学习Python实现 SVD 分解
这篇文章主要是结合机器学习实战将推荐算法和SVD进行对应的结合 不论什么一个矩阵都能够分解为SVD的形式 事实上SVD意义就是利用特征空间的转换进行数据的映射，后面将专门介绍SVD的基础概念。先给出python，这里先给出一个简单的矩阵。表示用户和物品之间的关系 这里我自己有个疑惑 对这样一个DATA U Z Vt 这里的U和V真正的几何含义 : 书上的含义是U将物品映射到了新的特征空间， V的 ...
2017-04-20 20:47 0 4294 推荐指数：
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http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/1939687.html 机器学习中的数学(5)-强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用 版权声明： 本文由LeftNotEasy发布于http ...