SVD一般应用场景--推荐系统，图像压缩。 1、直观感受。 SVD其实就是将矩阵分界，直观感受如图。就是将A矩阵分界成U，S，V三个矩阵相乘。一般推荐系统中用的多。S是对角阵，里面的特征值是从大到小排列的。 2、前述知识。 一个矩阵乘以一个向量结果还是一个向量，并且等于原始向量的倍，相当于对原始向量 ...
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2018-06-12 00:47:54
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矩阵论是对线性代数的延伸，很有必要深入研究。研究矩阵论可以加深对PCA，SVD,矩阵分解的理解，尤其是第一章入门的线性空间的理解，在知识图谱向量化，self_attention等论文中会涉及大量的矩阵论的知识。本文对此做一个总结，分为以下结构: 第一部分：矩阵的线性空间，矩阵的意义; 第二部分：矩阵 ...
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2018-06-08 00:47:35
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Given $N$ data samples in $n$ dimensional space, i.e., $Y \in R^{n\times N}$, the task is to compute the dictionary $D\in R^{n\times K}$ and sparse co ...
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2018-05-19 00:09:26
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中文论文：三种常用的缺失值填充方法 https://wenku.baidu.com/view/94cb418f4693daef5ef73dd8.html 聊聊奇异值分解在缺失值填补中的应用 https://ask.hellobi.com/blog/mlanddlanddm/6744 PCA和SVD降 ...
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2018-05-02 16:12:10
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Eigen提供了解线性方程的计算方法，包括LU分解法，QR分解法，SVD（奇异值分解）、特征值分解等。对于一般形式如下的线性系统： 解决上述方程的方式一般是将矩阵A进行分解，当然最基本的方法是高斯消元法。 先来看Eigen 官方的第一个例程： 运行结果如下： Eigen内置的解线性方程组的算法如下表 ...
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2018-05-01 23:43:02
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Factorization Machines 1. 论文提出了 Factorization Machine （因子分解机模型）来解决稀疏数据问题。并与支持向量机和矩阵分解算法（如SVD++）进行对比。 FM模型在稀疏数据下可以同时训练一次项参数和二次项参数。设输入向量 $\mathbf{x} = ( ...
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2018-05-01 20:40:32
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PCA主要参数: n_components：这个参数可以帮我们指定希望PCA降维后的特征维度数目whiten ：判断是否进行白化，就是对降维后的数据的每个特征进行归一化svd_solver：即指定奇异值分解SVD的方法 ...
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2018-04-27 13:37:40
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使用Eigen 库：进行svd分解，形如 A = U * S * VT。 SVD分解 Eigen库 opencv库 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/ouyangying123/article/details/68491414 ...
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2018-04-20 18:56:24
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参考自：http://www.igvita.com/2007/01/15/svd-recommendation-system-in-ruby/ 看到SVD用于推荐评分矩阵的分解，主要是可以根据所需因子实现降维，最终造成的是有损的降维压缩，此处k=2 一、对于矩阵的奇异值分解 任意一个M*N的矩阵A（ ...
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2018-04-13 22:37:18
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一、音乐推荐 1、传统的方式：基于suprise 协同过滤（各种版本）、SVD、矩阵分解 2、基于word2vec，用每个歌单中的song_id，作为一个样本，训练song2vec向量，进而求取相似歌曲， 用户兴趣推荐，根据用户喜欢的歌曲，将时间轴权重，歌曲热度权重叠加到song2vec相似歌曲的相 ...
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2018-03-26 19:17:25
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