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 ...
原文：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 這里我自己有個疑惑 對這樣一個DATA U Z Vt 這里的U和V真正的幾何含義 : 書上的含義是U將物品映射到了新的特征空間， V的 ...
2017-04-20 20:47 0 4294 推薦指數：
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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 ...