A brief summary of SVD:An original matrix Amn is represented as a muliplication of three matrices: Amn = UmmSmnVnnTThe columns of Uare the orthonorma....
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2015-06-08 14:41:27
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特征值分解是利用矩阵的对角化来完成的：A=Q∧Q-1，但这种分解方法需要满足一个前提条件，即A是方阵。 ? 奇异值分解(SVD)可以对m x n的矩阵进行分解。我们希望找到一个n x n的正交方阵V、一个m x m的正交方阵U和...
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2015-05-26 01:42:16
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SVD++是基于SVD(Singular Value Decomposition)的一种改进算法。SVD是一种常用的矩阵分解技术，是一种有效的代数特征提取方法。SVD在协同过滤中的主要思路是根据已有的评分情况，分析出评分者对各个因子的喜好程度以及电影包含各个因子的程度，最后再反过来分析数据得出预.....
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2015-05-22 18:37:51
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这里我省去了很多的数学知识，建议数学比较薄弱的读者可以先看看信息检索导论>第18章。主要的数学知识包括方阵的特征值、特征向量；方阵的对角化；一般矩阵的奇异值分解及低秩逼近矩阵。这里主要讲解奇异值分解的两个应用PCA(降维)和LSA(潜在语义结构分析)。
PCA:
之前有详细讲过PCA，http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/415445...
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2015-05-22 00:38:18
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之前princomp函数还可以正常使用，但是今天突然不能使了！总是显示错误使用 pca输入参数太多。出错 princomp (line 29) [varargout{1:nargout}]=pca(varargin{1},'Algorithm','svd','Economy',fEconomy);....
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2015-05-20 20:24:09
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svd（singular value decomposition） 奇异值分解 2015-05-1716:28:50图和部分内容来自：http://blog.csdn.net/wangzhiqing3/article/details/7446444 和http://blog.chinaunix.ne...
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2015-05-17 18:20:15
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张量是一种高维数据的组织方法。类似于一维的标量，二维的向量，三维及以上的数据统称为张量。传统的方法（例如PCA、SVD和LDA）对于维数比较高的数据，一般通过“硬”方法，直接降维成二维的数据形式（矩阵）进行处理。近些年，出现的2DPCA，2DSVD等新方法，是通过双向的对二维数据进行处理，在处理的过...
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2015-05-14 16:07:35
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最近在为找工作准备，于是把原来学习过的算法和还没有接触过的算法一一翻出来总结一番。ALS-WR算法是我比较欣赏的一个推荐算法。能够决解很多问题，比SVD还要好用，就是实现起来有点费劲。然而这个算法却在网上比较难找，出现最多的就是大神fansy1990的博文，他的博文分析的很全面，有大局观。但是在ALS_WR算法上也出现了一定的迷惑性。让初学者不知所云。基于此决定自己总结供大家参考，再次表示抱歉，贴图是自己手写的，博文里编辑公式还是硬伤。...
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2015-05-13 21:53:42
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特征值，奇异值，相关分解是矩阵分析中一个非常重要的概念，我再网上找了些资料，很多人已经对此分析的非常纯熟，为了尊重原创作者，首先贴几个链接，大家欣赏下：
外文链接：http://www.ams.org/samplings/feature-column/fcarc-svd
翻译文章：http://blog.csdn.net/dinosoft/article/details/37884597
数学...
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2015-05-08 00:05:00
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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，特征值分解和奇异值分解的目的都是一样，就是提取出一个矩阵最重要的特征。1.特征值： 如果说一个向量v是方阵A的特征向量，将一定可以表示成下面的形式：写成矩阵形式： 这时候λ就被称为特征向量v对应的特征...
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2015-04-29 19:19:06
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