本文先从几何意义上对奇异值分解SVD进行简单介绍，然后分析了特征值分解与奇异值分解的区别与联系，最后用python实现将SVD应用于推荐系统。 1.SVD详解 SVD(singular value ...

最近在学习推荐系统(Recommender System)，跟大部分人一样，我也是从《推荐系统实践》学起，同时也想跟学机器学习模型时一样使用几个开源的python库玩玩。于是找到了surprise，挺 ...

LFM LFM即隐因子模型，我们可以把隐因子理解为主题模型中的主题、HMM中的隐藏变量。比如一个用户喜欢《推荐系统实践》这本书，背后的原因可能是该用户喜欢推荐系统、或者是喜欢数据挖掘、亦或者是喜欢作 ...

　　主成分分析，即Principal Component Analysis（PCA），是多元统计中的重要内容，也广泛应用于机器学习和其它领域。它的主要作用是对高维数据进行降维。PCA把原先的n个特征用 ...

CS224N Assignment 1: Exploring Word Vectors (25 Poi ...

在遇到维度灾难的时候，作为数据处理者们最先想到的降维方法一定是SVD(奇异值分解)和PCA(主成分分析)。 两者的原理在各种算法和机器学习的书籍中都有介绍，两者之间也有着某种千丝万缕的联系。本文在简 ...

很多文章说到奇异值分解的时候总是大概罗列下它的功能，并没有对功能及物理意义进行过多的阐述，现在我来对奇异值进行整理一下。 一 奇异值分解 对任意的矩阵A∈Fmn，rank(A)=r(矩阵的 ...

看了几篇关于奇异值分解(Singular Value Decomposition，SVD)的博客，大部分都是从坐标变换（线性变换）的角度来阐述，讲了一堆坐标变换的东西，整了一大堆图，试图“通俗易懂”地 ...

SVD奇异值分解： 　　 SVD是一种可靠的正交矩阵分解法。可以把A矩阵分解成U，∑，VT三个矩阵相乘的形式。（Svd(A)=[U*∑*VT]，A不必是方阵，U，VT必定是正交阵，S是对角阵< ...

　　矩阵的奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)是数值计算中的精彩之处，在其它数学领域和机器学习领域得到了广泛的应用，如矩阵的广义逆，主分成分析(PCA),自然 ...