http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html 一、奇异值与特征值基础知识： 特征值分解和奇异值分解在机器学习领域都是属于满地可见的方法。两者有着很紧密的关系，我在接下来会谈到，特征值分解
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2016-03-08 19:30:03
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本文先从几何意义上对奇异值分解SVD进行简单介绍，然后分析了特征值分解与奇异值分解的区别与联系，最后用python实现将SVD应用于推荐系统。 1.SVD详解 SVD(singular value decomposition)，翻译成中文就是奇异值分解。SVD的用处有很多，比如：LSA（隐性语义分析
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2016-03-04 22:27:46
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http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a540be60100vjae.html 图像相似度计算 (2011-12-13 22:16:23) 转载▼ 标签： 图像 相似 svd nmf 巴氏距离 直方图距离 图像哈希 图像校正 图像内容检索 分类： 计算机视觉 图像相似度计算
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2016-03-01 22:18:18
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转载自：http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43053513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 Va...
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2016-01-23 23:00:52
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SVD(Singular Value Decomposition)奇异值分解，可以用来简化数据，去除噪声，提高算法的结果。
一、SVD与推荐系统
下图由餐馆的菜和品菜师对这些菜的意见组成，品菜师可以采用1到5之间的任意一个整数来对菜评级，如果品菜师没有尝过某道菜，则评级为0
建立一个新文件svdRec.py并加入如下代码：
def loadExData():
return[...
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2016-01-11 12:14:50
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版权声明： 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用，但请注明出处，如果有问题，请联系wheeleast@gmail.com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...
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2016-01-03 19:32:54
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做平差的时候，需要解误差方程组，而 有的书本上说解线性的误差方程组，并不需要初值。在查阅了测量平差书本之后，书里描述，一般是需要参数的初始值的。这就产生了疑问。因为非线性方程的线性化之后，舍掉了二次项之后的值，会造成平差模型的弱化。因此在进行非线性方程的平差过程中，一般是对改正值进行一个迭代计算，使...
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2015-12-08 12:56:35
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Atam教授：核希尔伯特空间（ 再生Hilbert空间），蒙塔卡罗方法，KNN，多维线性回归，PSF方法回归，特征之间的非线性关系，deep learning，香农信息熵，回归贝叶斯，稀疏字典构造Jayaram:模糊连通性原理，稀疏分解，非负矩阵分解，svd分解图分割，adaboost，自适应稀疏模...
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2015-12-07 16:00:02
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潜在语义分析通过矢量语义空间来分析文档和词的关系。基本假设：如果两个词多次出现在同个文档中，则两个词在语义上具有相似性。LSA使用大量文本构成矩阵，每行表示一个词，一列表示一个文档，矩阵元素可以是词频或TF-IDF，然后使奇异值分解SVD进行矩阵降维，得到原矩阵的近似，此时两个词的相似性可通过其向量...
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2015-11-12 13:31:10
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数据预处理技术数据清理：空缺值处理、格式标准化、异常数据清除、错误纠正、重复数据的清除数据集成：将多个数据源中的数据结合起来并统一存储，建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。数据变换：平滑、聚集、规范化、最小 最大规范化等数据归约：维归（删除不相关的属性（维））、数据压缩（PCA,LDA,SVD、小...
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2015-10-28 21:14:34
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