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2015-10-10 16:55:22
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学习SVD奇异值分解的网上资料汇总：1、关于svd的一篇概念文，这篇文章也是后续几篇文章的鼻祖~http://www.ams.org/samplings/feature-column/fcarc-svd2、关于ＳＶＤ物理意义分析比较透彻的文章http://www.cnblogs.com/LeftNo...
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2015-10-09 10:30:46
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本文实现基于SVD奇异矩阵分解的PCA主成分分析，使用该算法来完成对人脸图像的识别，主要讲解SVD实现PCA的原理，如何利用SVD实现图像特征的降维，以及SVD在文本聚类方面的使用，例如弱化同义词、多...
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2015-10-04 01:39:04
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1.概述 我们先从实数域R开始说起，再延伸到复数域C上去，先列出一个表格，把实数域以及复数域中常见的矩阵及其性质概括如下：表1 常见矩阵及其性质 我们知道实对称矩阵正交相似于对角阵，从而将一个方阵对角化，那么一个的矩阵能否对角化为对角阵呢，答案是肯定的，这也是奇异值分解（singular val.....
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2015-09-25 21:48:20
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这是开始写总结的第三周。 这周还是继续在看Aharon的那篇论文，因为不知道SVD是什么东西就去学了SVD，对SVD算是有个初步的了解了，就是SVD分解表达式中两个正交矩阵与四个子空间的关系还没弄懂，因为子空间的概念没掌握的缘故。 同时，本周的其他事情也比较多，俊俊的六级没报上，陪她在院研究...
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2015-09-25 09:39:13
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What is an intuitive explanation of the relation between PCA and SVD?36 FOLLOWERSLast asked:30 Sep, 2014QUESTION TOPICSSingular Value DecompositionPri...
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2015-09-14 20:50:38
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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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2015-08-17 11:42:50
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稀疏矩阵处理方法：（1） 数据平滑技术，如设定缺省值，将为评分项设为平均分或众数，回归填补法，随机填补法；聚类平滑技术，将未评分项使用聚类中心的数据经行填充。（2） 降维技术，主成分分析（ PCA）和奇异值分解（SVD）（3）对已有相似度计算模型进行局部加权处理。如基于时间的加权，基于共现次数的线性...
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2015-08-16 19:33:54
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最近在研究推荐算法方面的知识，对SVD似懂非懂，在ChinaUnix论坛上发现一个很好的解释SVD的例子，所以赶紧贴了出来，和大家分享：http://blog.chinaunix.net/uid-20761674-id-4040274.html原文：We recommend a singular v...
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2015-08-16 19:33:37
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最近开始准备一边做实验室的研究，一边记录一些遇到的编程中的小知识点。今天在测试对矩阵进行SVD分解时，需要定义矩阵的行和列的大小，我习惯性的用宏定义来定义了这两个变量，在运行的时候，就开始思考宏定义和常量之间有些什么样的分别。 参考了一些别人的说法，自己在这里做一个小小的总结。类型和安全检查不同.....
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2015-08-11 23:07:02
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