【圖機器學習】cs224w Lecture 5 - 譜聚類
目錄 Spectral Clustering Graph Partitioning $d$-Regular Graph Motif-Based Spectral Clustering 轉自本人：https ...
原文：05-spectral 圖機器學習之譜分解
目標： 創建圖的表征矩陣 分解：計算矩陣的特征值和特征向量 基於一個或多個特征值，將每個點表示成低維的表征 分組：基於新的表征，進行聚類 例如，二分圖中如何確定好的分類 類間差異大，類內差異小 最小割集 考慮： 團外的連接性 團內的連接性 評價方式： 團間的連接性與每個團的密度相關 spectral graph partitioning 譜圖分割 無向圖G的鄰接矩陣A x是n維的特征向量，可認為 ...
2020-02-06 23:11 0 987 推薦指數：
相關推薦
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 ...
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 ...
機器學習入門05 - 泛化 (Generalization)
原文鏈接：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/generalization 泛化是指模型很好地擬合以前未見過的新數據（從用於創建該模型的同一分布中抽取）的能力。 1- 過擬合的風險 機器學習的目標是對從真實 ...
機器學習（05）——主要概念理解
機器學習的專業術語非常多，不需要一開始理解所有的專業術語，這些術語會隨着對機器學習的深入，會慢慢理解，水到渠成。 不過在學習的過程中，有一些概念必須要了解，有助於后續的學習與理解，需要了解的核心概念有：監督學習、無監督學習、模型、策略、算法等。 監督學習 監督學習，指的是學習的數據與后續測試 ...
譜聚類(spectral clustering)
1. 譜聚類 給你博客園上若干個博客，讓你將它們分成K類，你會怎樣做？想必有很多方法，本文要介紹的是其中的一種——譜聚類。 聚類的直觀解釋是根據樣本間相似度，將它們分成不同組。譜聚類的思想是將樣本看作頂點，樣本間的相似度看作帶權的邊，從而將聚類問題轉為圖分割問題：找到一種圖 ...
機器學習-特征值,svd分解
求矩陣的秩 設 ，已知r(A)=2，則參數x，y分別是 解：任意三階子式=0，有二階子式≠0，但是這些子式比較多，可以使用初等變換，因為初等變換不改變矩陣的秩，可以將矩陣通過初等行（列 ...
【機器學習】推薦系統、SVD分解降維
推薦系統： 1.基於內容的實現：KNN等 2.基於協同濾波(CF)實現：SVD → pLSA(從LSA發展而來,由SVD實現)、LDA、GDBT SVD算是比較老的方法，后期演進 ...