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 ...

最近在學習推薦系統(Recommender System)，跟大部分人一樣，我也是從《推薦系統實踐》學起，同時也想跟學機器學習模型時一樣使用幾個開源的python庫玩玩。於是找到了surprise，挺 ...

LFM LFM即隱因子模型，我們可以把隱因子理解為主題模型中的主題、HMM中的隱藏變量。比如一個用戶喜歡《推薦系統實踐》這本書，背后的原因可能是該用戶喜歡推薦系統、或者是喜歡數據挖掘、亦或者是喜歡作 ...

　　主成分分析，即Principal Component Analysis（PCA），是多元統計中的重要內容，也廣泛應用於機器學習和其它領域。它的主要作用是對高維數據進行降維。PCA把原先的n個特征用 ...

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

在遇到維度災難的時候，作為數據處理者們最先想到的降維方法一定是SVD(奇異值分解)和PCA(主成分分析)。 兩者的原理在各種算法和機器學習的書籍中都有介紹，兩者之間也有着某種千絲萬縷的聯系。本文在簡 ...

很多文章說到奇異值分解的時候總是大概羅列下它的功能，並沒有對功能及物理意義進行過多的闡述，現在我來對奇異值進行整理一下。 一 奇異值分解 對任意的矩陣A∈Fmn，rank(A)=r(矩陣的 ...

看了幾篇關於奇異值分解(Singular Value Decomposition，SVD)的博客，大部分都是從坐標變換（線性變換）的角度來闡述，講了一堆坐標變換的東西，整了一大堆圖，試圖“通俗易懂”地 ...

SVD奇異值分解： 　　 SVD是一種可靠的正交矩陣分解法。可以把A矩陣分解成U，∑，VT三個矩陣相乘的形式。（Svd(A)=[U*∑*VT]，A不必是方陣，U，VT必定是正交陣，S是對角陣< ...

　　矩陣的奇異值分解(Singular Value Decomposition,SVD)是數值計算中的精彩之處，在其它數學領域和機器學習領域得到了廣泛的應用，如矩陣的廣義逆，主分成分析(PCA),自然 ...