https://www.cnblogs.com/donaldlee2008/p/5237100.html 前言： 上一次写了关于PCA与LDA的文章，PCA的实现一般有两种，一种是用特征值分解去实现的，一种是用奇异值分解去实现的。在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释。特征值和奇异值在大部分人的印 ...
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2018-03-09 18:57:34
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对标题党新闻识别技术的相关知识进行研究和总结,包括网页去噪工作原理、向量空间模型和矩阵的奇异值分解的相关知识。了解基于潜在语义分析的标题党识别系统,学习其相关技术,包括向量空间模型的构建、基于SVD的塌陷矩阵构建模块和基于LSA算法的标题党新闻判定模块。 主要工作内容：数据集特征分析及模型训练大神给 ...
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2018-02-23 12:06:59
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参考：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6251584.html 定义： SVD用于对矩阵进行分解，假设待分解矩阵A大小为m×n的矩阵，那么矩阵A的SVD为： 以上的U是一个mxm的矩阵，Σ是一个mxn的矩阵，除了主对角线意外其他值均为0，主对角线上每个元素均为奇异值 ...
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2018-02-12 20:59:45
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介绍在稀疏表示（稀疏分解）中用K-SVD字典学习来获取字典的方法 ...
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2018-01-27 13:30:36
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在网上看到有很多文章介绍SVD的，讲的也都不错，但是感觉还是有需要补充的，特别是关于矩阵和映射之间的对应关系。前段时间看了国外的一篇文章，叫A Singularly Valuable Decomposition The SVD of a Matrix，觉得分析的特别好，把矩阵和空间关系对应了起来。本 ...
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2018-01-18 21:13:45
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SVD解读 转载于刘建平 在协同过滤推荐算法总结中，我们讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法，这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。(过年前最后一篇！祝大家新年快乐！明年的目标是写120篇机器学习，深度学习和NLP相关的文章) 1. 矩阵分解用于推荐算法要解决的问题 在推荐系统 ...
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2018-01-13 12:45:12
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一、CentOS7安装 1.下载及安装rpm软件包。 下载RPM包 安装RPM包 2.修改Gitlab配置文件。 以上的配置文件是确定gitlab监听的域名以及ip地址，当我们设置完成后执行以下命令将配置写入所有配置文件当中。 重新加载配置文件 3.启动Gitlab服务并检查服务是否正 ...
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2018-01-12 17:04:35
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前言 selenium脚本写完之后，一般是集成到jenkins环境了，方便一键执行。 一、环境准备 小编环境： 1.win10 64位 2.JDK 1.8.0_66 3.tomcat 9.0.0.M4 4.jenkins 2.0 二、安装JDK 1.安装JDK教程很多，这里就不讲了，可以参考这个链接 ...
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2017-11-10 18:28:01
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前言在之前一些文章的讨论中，通过一些例子我们可以发现（主要是关于决策树或随机森林的相关内容）其实并不是样本的所有属性可能都是那么得重要，只要不是同等重要，特别是在分类问题上可能可以去除一些属性或特征（一般决策树需要进行剪枝，其实剪枝的原因就在于此）依然能够..
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2017-10-31 23:52:10
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第一章 引言 在ubuntu16.04安装caffe，几乎折腾了一个月终于成功;做一文章做纪要，以便日后查阅。总体得出的要点是：首先，每操作一步，必须知道如何检验操作的正确性;笔者的多次失误是因为配置错误，但疏于检查引起;当然有些错误是ubuntu本身的bug;笔者不知，只能来来回回‘鬼打墙’直到某 ...
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2017-10-12 10:12:49
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