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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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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（一） 线性最小二乘 http://www.cnblogs.com/leexiaoming/p/7224781.html 解线性最小二乘问题，主要包括以下内容： [1]最小二乘问题的定义 [2](Ax=b)求解方法： 正规方程求解 乔姆斯基分解法求解 //接触少 QR分解法求解 奇异值分解法求解（S ...
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2017-10-27 13:28:01
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（一） 线性最小二乘 http://www.cnblogs.com/leexiaoming/p/7224781.html 解线性最小二乘问题，主要包括以下内容： [1]最小二乘问题的定义 [2](Ax=b)求解方法： 正规方程求解 乔姆斯基分解法求解 //接触少 QR分解法求解 奇异值分解法求解（S ...
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2017-10-27 01:29:47
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奇异值分解(SVD) 对于任意一个m*n的实数矩阵 A，都存在m*m的正交矩阵U和n*n的正交矩阵V，以及m*n的对角矩阵 D=diag(d_1,d_2,...,d_r)，使得A = UDV', 其中，d_1 >= d_2 >= ... >= d_r >= 0 称为奇异值，U和V的各列分别称为左奇异 ...
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2017-09-28 09:51:50
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主成分分析 （ Principal Component Analysis ， PCA ）或者主元分析。用于数据降维。 强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用 http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applicati ...
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2017-09-22 00:57:23
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Sandryhaila A, Moura J M F. Big data analysis with signal processing on graphs: Representation and processing of massive data sets with irregular stru ...
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2017-09-13 22:14:26
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标量、向量、矩阵、张量 矩阵和向量相乘 单位矩阵和逆矩阵 线性相关和生成子空间 范数 特殊类型的矩阵和向量 特征分解 奇异值分解 Moore-Penrose伪逆 迹运算 行列式 ...
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2017-08-11 19:00:42
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