[机器学习笔记]奇异值分解SVD简介及其在推荐系统中的简单应用
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 decomposition)，翻译成中文就是奇异值分解。SVD的用处有很多，比如：LSA（隐性 ...
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主成分分析（PCA）与SVD奇异值分解
主要参考： https://www.zhihu.com/question/38417101/answer/94338598 http://blog.jobbole.com/8 ...
降维之奇异值分解(SVD)
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”地向读者解释清楚这个矩阵分解方法。然而这个“通俗易懂”到我这就变成了“似懂非懂”，这些漂亮的图可把 ...
lanczos算法及C++实现（一）框架及简单实现
1. lanczos方法的大致思路 为了求$m$阶方阵$X$最大的$r$个特征值和特征向量： $X_{m\times m}\approx U_{m\times r} S_{r\times r} U^ ...
用Python做SVD文档聚类---奇异值分解----文档相似性----LSI（潜在语义分析）
转载请注明出处：电子科技大学EClab——落叶花开http://www.cnblogs.com/nlp-yekai/p/3848528.html SVD，即奇异值分解，在自然语言处理中，用来做潜在语义分析即LSI，或者LSA。最早见文章 An introduction to latent ...
lanczos算法及C++实现（二）实对称阵奇异值分解的QR算法
1. 基本的QR算法 我们先讨论一般对阵矩阵的QR算法，再讨论对称三对角阵的QR算法 给定一个实对称阵X,假设其特征值分解为X=PSP'，其中P对正交阵，S是对角阵。求P,S的QR算法如下，其中 ...
线性代数笔记31——奇异值分解
原文 | https://mp.weixin.qq.com/s/HrN8vno4obF_ey0ifCEvQw 奇异值分解（Singular value decomposition）简称SVD，是将矩阵分解为特征值和特征向量的另一种方法。奇异值分解可以将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的几个 ...
lanczos算法及C++实现（三）实对称三对角阵特征值分解的分治算法
1. 基本思想 在第一篇中，我们讨论了lanczos算法的基本框架。当我们用lanczos算法将一个实对称阵转化成三对角阵之后，我们可以用第二篇中的QR算法计算三对角阵的特征值特征向量。 本篇我们 ...
自适应滤波：奇异值分解SVD
作者：桂。 时间：2017-04-03 19:41:26 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6661230.html 【读书笔记10】 前言 ...
lanczos算法及C++实现（〇）C++代码
目录### 代码包含4个文件， main.cpp, 提供了一个调用svds的样例 fun.h， 提供了一些公共函数，比如排序等等 svds.cpp， 奇异值分解的实现 svds.h，奇异值分解的头文件 main.cpp### fun.h### svds.h ...