奇异值分解 SVD分解 \(若A \in \mathbb{R}^{m\times n},rank(A) = r，则有SVD分解\) : \[ A = UDV \] \(SVD分解有三种形式\)： \(full \ SVD:\) $ U,V是方阵，且为酉阵，U \in \mathbb{m\times ...
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2021-02-08 12:09:06
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本篇关于奇异值分解的相关证明主要来源于Roger A.Horn, Charles R. Johnson所著《矩阵分析》（机械工业出版社）P131-132页 ...
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2020-12-30 11:03:53
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Intro SVD分解是 singular value decomposition的缩写，也就是奇异值分解，它是spectral decomposition谱分解的推广（谱分解适用于方阵）。在机器学习中，这是一种非常有用的降维手段，另外它还可以构建主题词模型，可谓是功能丰富啊。本文通过一个简单的例子 ...
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2020-09-18 02:24:28
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https://www.cnblogs.com/pinard/p/6251584.html SVD https://www.cnblogs.com/pinard/p/6239403.html 主成分分析（PCA） 感觉看完这两篇基本通透了。 ...
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2020-08-17 16:59:29
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一、求解线性方程组 1、numpy的线性代数子模块linalg中提供了求解线性方程组的solve（）函数和求解线性方程组最小二乘解的lstsq（）函数 例： import numpy as np a=np.array([[3,1],[1,2]])b=np.array([9,8])x=np.linal ...
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2020-06-15 23:05:15
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降维（Dimensionality Reduction） 是机器学习中的一种重要的特征处理手段，它可以减少计算过程中考虑到的随机变量（即特征）的个数，其被广泛应用于各种机器学习问题中，用于消除噪声、对抗数据稀疏问题。它在尽可能维持原始数据的内在结构的前提下，得到一组描述原数据的，低维度的隐式特征（或 ...
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2020-06-07 00:46:37
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PCA中的SVD 1 PCA中的SVD哪里来？ 细心的小伙伴可能注意到了，svd_solver是奇异值分解器的意思，为什么PCA算法下面会有有关奇异值分解的参数？不是两种算法么？我们之前曾经提到过，PCA和SVD涉及了大量的矩阵计算，两者都是运算量很大的模型，但其实，SVD有一种惊人的数学性质，即是 ...
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2020-05-29 17:46:29
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SVD（Singular Value Decomposition，奇异值分解）是一种强大的降维工具 很多情况下，数据的一小段携带了大部分信息，其他要么是噪声，要么就是毫不相关的信息，SVD 是矩阵分解的一种，可以把 SVD 看成是从噪声数据中抽取相关特征 优点：简化数据，去除噪声，提高算法的结果 缺 ...
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2020-03-14 21:37:56
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转：https://blog.csdn.net/u013108511/article/details/79016939 奇异值分解是一个有着很明显的物理意义的一种方法，它可以将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的几个子矩阵的相乘来表示，这些小矩阵描述的是矩阵的重要的特性。就像是描述一个人一样，给别人描述 ...
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2020-01-27 21:55:56
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1. 矩阵分解可以用来解决什么方法, 以及how? 利用矩阵分解来解决实际问题的分析方法很多，如PCA(主成分分析)、ICA(独立成分分析)、SVD(奇异值分解)、VQ(矢量量化)等。在所有这些方法中，原始的大矩阵V被近似分解为低秩的V=WH形式。这些方法的共同特点是，因子W和H中的元素可为正或负， ...
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2020-01-10 22:12:43
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