機器學習中的數學(5)-強大的矩陣奇異值分解(SVD)及其應用
http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/1939687.html 機器學習中的數學(5)-強大的矩陣奇異值分解(SVD)及其應用 版權聲明： 本文由LeftNotEasy發布於http ...
原文：矩陣SVD在機器學習中的應用
本篇整理了一些SVD奇異值分解在機器學習中的應用： SVD奇異值分解 SVD在推薦算法中的應用 PCD 數據降維 一個圖片處理的例子 SVD奇異值分解 講svd之前，先了解一下特征向理和特征值的概念。 對於一個方陣M，如果有向量v 和 數值 ，Mv v，則 v 稱為 M 的對應於特征值 的特征向量。 特征分解: 方陣M可以被分解為 M Q Q Q Q Q Q 其中Q 是N N方陣，由特征向量組成的 ...
2016-01-19 17:08 0 2923 推薦指數：
相關推薦
機器學習中的矩陣方法04：SVD 分解
前面我們講了 QR 分解有一些優良的特性，但是 QR 分解僅僅是對矩陣的行進行操作（左乘一個酉矩陣），可以得到列空間。這一小節的 SVD 分解則是將行與列同等看待，既左乘酉矩陣，又右乘酉矩陣，可以得出更有意思的信息。奇異值分解( SVD, Singular Value ...
機器學習 | SVD矩陣分解算法，對矩陣做拆分，然后呢？
本文始發於個人公眾號：TechFlow，原創不易，求個關注 今天是機器學習專題第28篇文章，我們來聊聊SVD算法。 SVD的英文全稱是Singular Value Decomposition，翻譯過來是奇異值分解。這其實是一種線性代數算法，用來對矩陣進行拆分。拆分之后可以提取 ...
[機器學習筆記]奇異值分解SVD簡介及其在推薦系統中的簡單應用
本文先從幾何意義上對奇異值分解SVD進行簡單介紹，然后分析了特征值分解與奇異值分解的區別與聯系，最后用python實現將SVD應用於推薦系統。 1.SVD詳解 SVD(singular value decomposition)，翻譯成中文就是奇異值分解。SVD的用處有很多，比如：LSA（隱性 ...
機器學習中的矩陣向量求導(五) 矩陣對矩陣的求導
在矩陣向量求導前4篇文章中，我們主要討論了標量對向量矩陣的求導，以及向量對向量的求導。本文我們就討論下之前沒有涉及到的矩陣對矩陣的求導，還有矩陣對向量，向量對矩陣求導這幾種形式的求導方法。 本文所有求導布局以分母布局為准，為了適配矩陣對矩陣的求導，本文向量對向量的求導也以分母布局 ...
機器學習Python實現 SVD 分解
這篇文章主要是結合機器學習實戰將推薦算法和SVD進行對應的結合 不論什么一個矩陣都能夠分解為SVD的形式 事實上SVD意義就是利用特征空間的轉換進行數據的映射，后面將專門介紹SVD的基礎概念。先給出python，這里先給出一個簡單的矩陣。表示用戶和物品之間的關系 ...
機器學習-svd實現人臉識別
加載sklearn中的人臉數據集 執行上面的第二行程序，python會從網上下載labeled_face_wild people數據集，這個數據集大概200M，因為牆的原因下載很慢失敗。 使用百度雲下載該數據集，是個.tgz的壓縮包 鏈接：https ...
機器學習相關——SVD分解
前面寫了個簡單的線性代數系列文章，目的就是讓大家在接觸SVD分解前，先了解回憶一下線性代數的基本知識，有助於大家理解SVD分解。不至於一下被大量的線性代數操作搞暈。這次終於開始正題——SVD的介紹了。 所謂SVD，就是要把矩陣進行如下轉換：A = USVT the columns of U ...