SVD分解SVD分解是LSA的数学基础，本文是我的LSA学习笔记的一部分，之所以单独拿出来，是由于SVD能够说是LSA的基础，要理解LSA必须了解SVD，因此将LSA笔记的SVD一节单独作为一篇文章。本节讨论SVD分解相关数学问题，一个分为3个部分，第一部分讨论线性代数中的一些基础知识，第二部分讨论...
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2015-03-13 12:24:30
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在优化求解问题中，经常要用到矩阵奇异值的SVD分解。奇异值分解 (singularvalue decomposition,SVD)是一种可靠地正交矩阵分解法，它比QR分解法要花上近十倍的计算时间。在Ubuntu下基于eigen C++库测试了eigen SVD算法的性能，即SVD求解最小二乘/伪逆...
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2015-03-03 06:24:38
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SVD分解SVD分解是LSA的数学基础，本文是我的LSA学习笔记的一部分，之所以单独拿出来，是由于SVD能够说是LSA的基础，要理解LSA必须了解SVD，因此将LSA笔记的SVD一节单独作为一篇文章。本节讨论SVD分解相关数学问题，一个分为3个部分，第一部分讨论线性代数中的一些基础知识，第二部分讨论...
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2015-01-13 14:16:41
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转载请注明原地址：http://www.cnblogs.com/connorzx/p/4170047.html提出原因基于余弦定理对文本和词汇的处理需要迭代的次数太多（具体见14章笔记），为了找到一个一步到位的办法，可以使用奇异值分解（SVD分解）算法实现建立一个M-by-N的矩阵A，其中行表示M篇...
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2014-12-17 20:22:05
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MIT 线性代数课程中讲过的矩阵分解有很多种，但是据我所知最重要的应该是SVD分解了，假如现在想把行空间的正交基通过A左乘的方法变换到列空间的正交基，既有：
需要说明的一点是，我们可以轻易得到行空间的正交基，但是并不是所有的A都能满足变换过去后还是正交基的条件，所以，这个A需要满足条件，或者说A和U,V需要满足一定的关系。将上式左右两边都乘以V的转置，就可以得到矩阵奇异值分解的公式，SV...
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2014-12-09 10:35:28
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1 >>> from numpy import *; 2 >>> U,Sigma,VT=linalg.svd([[1,1],[]7,7]) 3 SyntaxError: invalid syntax 4 >>> U,Sigma,VT=linalg.svd([[1,1],[7,7]]) 5 >>> ....
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2014-11-27 14:22:18
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SVD分解SVD分解是LSA的数学基础，本文是我的LSA学习笔记的一部分，之所以单独拿出来，是由于SVD能够说是LSA的基础，要理解LSA必须了解SVD，因此将LSA笔记的SVD一节单独作为一篇文章。本节讨论SVD分解相关数学问题，一个分为3个部分，第一部分讨论线性代数中的一些基础知识，第二部分讨论...
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2014-10-19 16:54:22
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SVD分解SVD分解是LSA的数学基础，本文是我的LSA学习笔记的一部分，之所以单独拿出来，是由于SVD能够说是LSA的基础，要理解LSA必须了解SVD，因此将LSA笔记的SVD一节单独作为一篇文章。本节讨论SVD分解相关数学问题，一个分为3个部分，第一部分讨论线性代数中的一些基础知识，第二部分讨论...
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2014-08-23 15:14:31
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SVD分解（奇异值分解），本应是本科生就掌握的方法，然而却经常被忽视。实际上，SVD分解不但很直观，而且极其有用。SVD分解提供了一种方法将一个矩阵拆分成简单的，并且有意义的几块。它的几何解释可以看做将一个空间进行旋转，尺度拉伸，再旋转三步过程。首先来看一个对角矩阵，几何上,
我们将一个矩阵理解为对...
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2014-05-10 00:51:03
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