强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用 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。也可以加我的微博: @leftnoteasy ...
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2017-07-15 01:54:37
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一、PCA简介 1. 相关背景 上完陈恩红老师的《机器学习与知识发现》和季海波老师的《矩阵代数》两门课之后，颇有体会。最近在做主成分分析和奇异值分解方面的项目，所以记录一下心得体会。 在许多领域的研究与应用中，往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本 ...
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2017-06-18 15:05:37
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原文题目： 中文翻译： 解题过程 d.使用OpenCV编写代码 /************************************************************************/ /* 4. page 206 at 《leanring Opencv 3.0》 /** ...
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2017-06-16 21:58:39
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选读《Speech enhancement: theory and practice》.主要是自己的读书笔记. Chapter 1:Introduction 第一章~第四章，主要介绍语音增强算法的基础知识; Chapter 2:Discrete-Time Signal Processing and ...
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2017-05-24 10:08:52
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第一章：线性代数： 学习一个新东西，首先要从概念开始，抓住其核心点 机器学习相关问题中，数据集多是以矩阵的形式存在，而模型的参数如W也是以矩阵或向量的形式存在，所以一个模型从数学的角度来说，就是矩阵间的运算，而运算中矩阵相乘的运算又是最常用的运算。本章后半部分讲解了在机器学习中会用到的一些矩阵运算的 ...
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2017-05-01 23:38:26
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PS：一直以来对SVD分解似懂非懂，此文为译文，原文以细致的分析+大量的可视化图形演示了SVD的几何意义。能在有限的篇幅把 这个问题讲解的如此清晰，实属不易。原文举了一个简单的图像处理问题，简单形象，真心希望路过的各路朋友能从不同的角度阐述下自己对SVD实际意义的理 解，比如 个性化推荐中应用了SV ...
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2017-04-27 23:18:15
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作者：桂。 时间：2017-04-03 19:41:26 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6661230.html 声明：欢迎被转载，不过记得注明出处哦~ 【读书笔记10】 前言 广义逆矩阵可以借助SVD进行求解，这在上一篇文章已经分析。本文主要对SVD ...
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2017-04-03 22:50:39
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声明：转自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 ...
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2017-03-26 18:24:25
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一、SVD奇异值分解的定义 假设是一个的矩阵，如果存在一个分解： 其中为的酉矩阵，为的半正定对角矩阵，为的共轭转置矩阵，且为的酉矩阵。这样的分解称为的奇异值分解，对角线上的元素称为奇异值，称为左奇异矩阵，称为右奇异矩阵。 二、SVD奇异值分解与特征值分解的关系 特征值分解与SVD奇异值分解的目的都是 ...
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2017-03-01 22:56:27
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矩阵分解有两种一种是特征值分解，但是其针对方阵，所以提出了奇异值分解。 分解过程为: U的列组成一套对A的正交"输入"或"分析"的基向量。这些向量是的特征向量。 V的列组成一套对A的正交"输出"的基向量。这些向量是的特征向量 得到的是右奇异向量, 是奇异值，u是左奇异向量， 奇异值跟特征值类似，在矩 ...
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2017-02-21 22:01:58
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