前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第14章 - 利用SVD简化数据. 这里介绍,机器学习中的降维技术,可简化样品数据. 基本概念 降维(dimensionality reduction). 如果样本数据的特征维度很大,会使得难以分析和理解.我们可以通过降维技术减少维度. 降维技术并不是将影响少的特征去掉,而是将样本数据集转换成一个低维度的数据集. 降维技术的用途 使得数据集更易使用: 降低很多算法的计算开销: 去除噪声: 使得结…

第14章 利用SVD简化数据 SVD 概述 奇异值分解(SVD, Singular Value Decomposition): 提取信息的一种方法,可以把 SVD 看成是从噪声数据中抽取相关特征.从生物信息学到金融学,SVD 是提取信息的强大工具. SVD 场景 信息检索-隐形语义检索(Lstent Semantic Indexing, LSI)或 隐形语义分析(Latent Semantic Analysis, LSA) 隐性语义索引:矩阵 = 文档 + 词语 是最早的 SVD 应用之一,我们…

一. SVD 1. 基本概念: (1)定义:提取信息的方法:奇异值分解Singular Value Decomposition(SVD) (2)优点:简化数据, 去除噪声,提高算法的结果 (3)缺点:数据转换难以想象,耗时,损失特征 (4)适用于:数值型数据 2. 应用: (1)隐性语义索引(LSI/LSA) (2)推荐系统 3. 原理--矩阵分解 将原始的数据集矩阵data(m*n)分解成三个矩阵U(m*n), Sigma(n*m), VT(m*n): 对于Sigma矩阵: 该矩阵只用对角元素…

参考:http://blog.csdn.net/geekmanong/article/details/50494936 http://www.2cto.com/kf/201503/383087.html SVD(Singular Value Decomposition)奇异值分解: 优点:用来简化数据,去除噪声,提高算法的结果. 缺点:数据的转换可能难以理解. 适用数据类型:数值型数据. 一.SVD与推荐系统 下图由餐馆的菜和品菜师对这些菜的意见组成,品菜师可以采用1到5之间的任意一个整数来对菜…

奇异值分解(Singular Value Decompositon,SVD),可以实现用小得多的数据集来表示原始数据集. 优点:简化数据,取出噪声,提高算法的结果 缺点:数据的转换可能难以理解 适用数据类型:数值型数据 SVD最早的应用之一是信息检索,我们称利用SVD的方法为隐形语义索引(LSI)或者隐形语义分析(LSA). 在LSI中,一个矩阵是有文档和词语组成的.当我们在该矩阵上应用SVD的时候,就会构建出多个奇异值.这些奇异值代表了文档中的概念或者主题,这一特点可以用于更高效的文档检索.…

相关博客: 吴恩达机器学习笔记(八) —— 降维与主成分分析法(PCA) <机器学习实战>学习笔记第十三章 —— 利用PCA来简化数据 奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用 机器学习(29)之奇异值分解SVD原理与应用详解 主要内容: 一.SVD简介 二.U.∑.VT三个矩阵的求解 三.U.∑.VT三个矩阵的含义 四.SVD用于PCA降维 五.利用SVD优化推荐系统 六.利用SVD进行数据压缩 一.SVD简介 1.SVD分解能够将任意矩阵着矩阵(m*n)分解成三个矩阵U(m*m).Σ(m*…

一,引言 我们知道,在实际生活中,采集到的数据大部分信息都是无用的噪声和冗余信息,那么,我们如何才能剔除掉这些噪声和无用的信息,只保留包含绝大部分重要信息的数据特征呢? 除了上次降到的PCA方法,本次介绍另外一种方法,即SVD.SVD可以用于简化数据,提取出数据的重要特征,而剔除掉数据中的噪声和冗余信息.SVD在现实中可以应用于推荐系统用于提升性能,也可以用于图像压缩,节省内存. 二,利用python事先SVD 1 svd原理--矩阵分解   在很多情况下,数据中的一小段携带了数据集的大部分信息…

特征值与特征向量 下面这部分内容摘自:强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用 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,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.先谈谈特征值分解吧: 如果说一个向量v是方阵A的特征向量,则可以表示成下面的形式: 这时候λ就被称为特征向量v对应的特征值,一个矩阵的一组特征向量是一组正交向量.特征值分解是将一个矩阵分解成下面的形式: 其中Q是这个矩阵A的特征向量组成的矩阵,Σ是一个对…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第13章 - 利用PCA来简化数据. 这里介绍,机器学习中的降维技术,可简化样品数据. 降维技术的用途 使得数据集更易使用: 降低很多算法的计算开销: 去除噪声: 使得结果易懂. 基本概念 降维(dimensionality reduction). 如果样本数据的特征维度很大,会使得难以分析和理解.我们可以通过降维技术减少维度. 降维技术并不是将影响少的特征去掉,而是将样本数据集转换成一个低维度…

第13章 利用 PCA 来简化数据 降维技术 场景 我们正通过电视观看体育比赛,在电视的显示器上有一个球. 显示器大概包含了100万像素点,而球则可能是由较少的像素点组成,例如说一千个像素点. 人们实时的将显示器上的百万像素转换成为一个三维图像,该图像就给出运动场上球的位置. 在这个过程中,人们已经将百万像素点的数据,降至为三维.这个过程就称为降维(dimensionality reduction) 数据显示 并非大规模特征下的唯一难题,对数据进行简化还有如下一系列的原因: 使得数据集更容易使用…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————09.利用PCA简化数据 关键字:PCA.主成分分析.降维作者:米仓山下时间:2018-11-15机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbharrin/machinelearn…

Spring Data 概述 Spring Data 用于简化数据库访问,支持NoSQL 和 关系数据存储,其主要目标是使数据库的访问变得方便快捷. SpringData 项目所支持 NoSQL 存储: MongoDB (文档数据库) Neo4j(图形数据库) Redis(键/值存储) Hbase(列族数据库) SpringData 项目所支持的关系数据存储技术: JDBC JPA Spring Data JPA JPA Spring Data : 致力于减少数据访问层 (DAO) 的开发量.…

降维技术的好处: 1.使得数据集更易使用 2.降低很多算法的计算开销 3.取出噪声 4.使得结果易懂 在已标注和未标注的数据上都有降维技术,降维的方法: 1.主成分分析(Principal Component Analysis,PCA).在PCA中,数据从原来的坐标系转换到新的坐标系,新坐标系的选择是由数据本身决定的.第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方向,第二个新坐标轴的选择和第一个坐标轴正交且具有最大方差的方向.该过程中一直重复,重复次数为原始数据中特征的数目.我们会发现,大部分方差…

一．PCA基础 线性映射(或线性变换),简单的来说就是将高维空间数据投影到低维空间上,那么在数据分析上,我们是将数据的主成分(包含信息量大的维度)保留下来,忽略掉对数据描述不重要的成分.即将主成分维度组成的向量空间作为低维空间,将高维数据投影到这个空间上就完成了降维的工作. 在 PCA中,数据从原来的坐标系转换到了新的坐标系,新坐标系的选择是由数据本身决定的.第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方向,第二个新坐标轴的选择和第一个坐标轴正交且具有最大方差的方向.该过程一直重复,重复次数为原始…

相关博文: 吴恩达机器学习笔记(八) —— 降维与主成分分析法(PCA) 主成分分析(PCA)的推导与解释 主要内容: 一.向量內积的几何意义 二.基的变换 三.协方差矩阵 四.PCA求解 一.向量內积的几何意义 1.假设A.B为二维平面xoy内两个向量,A为(x1, y1),B为(x2, y2),那么A.B的內积为:AB = |A||B|cosΘ = x1*x2 + y1*y2,结果为一个标量. 2.那么A.B內积的几何意义又是什么呢?单从“|A||B|cosΘ”或者“x1*x2 + y1*y…

package util; import java.io.File;import java.io.FileInputStream;import java.io.IOException;import java.sql.*;import java.util.Properties; /** * 较为繁琐并且存在[通用性代码] * 1. 数据库连接的过程 * 驱动加载,必要参数和获取数据库连接 * 2. 数据库操作使用的资源关闭问题 * <p> * JDBCUtil这个工具类能够给我们提供什么便利 *…

13.2.2 在NUmpy中实现PCA 将数据转换成前N个主成分的伪代码大致如下: 去除平均值 计算协方差矩阵 计算协方差矩阵的特征值和特征向量 将特征值从大到小排列 保留最上面的N个特征向量 将数据转换到上述的N个特征向量构建的新空间中 在NumPy中实现PCA: #coding:utf-8 from numpy import * def loadDataSet(filename,delim = '\t'): fr = open(filename) stringArr = [line.stri…

C++标准库中的<sstream>提供了比ANSI C的<stdio.h>更高级的一些功能,即单纯性.类型安全和可扩展性. 在C++中经常会使用到snprintf来格式化一些输出.为了正确地完成这个任务,必须确保证目标缓冲区有足够大空间以容纳转换完的字符串.此外,还必须使用正确的格式化符.如果使用了不正确的格式化符,会导致非预知的后果. 1. snprintf需要注意buff的大小,以及对返回值的判断. #include <stdio.h> int main(){ ch…

效果图: 代码区: package com.wls.integrateplugs.jpa.primary.model; /** * Created by wls on 2017/8/24. */ import java.io.Serializable; import javax.persistence.Column; import javax.persistence.Entity; import javax.persistence.GeneratedValue; import javax.per…

关键字:SVD.奇异值分解.降维.基于协同过滤的推荐引擎作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actionhttps://github.com/pbharrin/machinelearninginaction ****************************…

第十四章 利用SVD简化数据 一．引言 SVD的全称是奇异值分解,SVD的作用是它能够将高维的数据空间映射到低维的数据空间,实现数据约减和去除噪声的功能. SVD的特点主要有以下几个方面: 1.它的优点:去除噪声,简化数据,提高算法的结果 2.它的缺点:数据的转化难以理解 3.它适用的数据:数值型数据 二．SVD的作用 SVD经常用于信息检索领域,在信息检索中我们将使用了SVD方法的数据文档数据处理方式称之为隐性语义索引.隐性语义索引,它将一个文档分解为了词和词频,能够利用然后分解得到的矩阵进行…

从2016年年初,开始用python写一个简单的爬虫,帮我收集一些数据. 6月份,开始学习Machine Learning的相关知识. 9月开始学习Spark和Scala. 现在想,整理一下思路. 先感谢下我的好友王峰给我的一些建议.他在Spark和Scala上有一些经验,让我前进的速度加快了一些. 学习算法 作为一个程序猿,以前多次尝试看过一些机器学习方面的书,其过程可以说是步履阑珊,碰到的阻力很大. 主要原因是,读这些机器学习的书,需要有一些数学方面的背景. 问题就在这些数学背景上,这些背景…

MachineLearning 欢迎任何人参与和完善:一个人可以走的很快,但是一群人却可以走的更远 Machine Learning in Action (机器学习实战) | ApacheCN(apache中文网) 视频每周更新:如果你觉得有价值,请帮忙点 Star[后续组织学习活动:sklearn + tensorflow] ApacheCN - 学习机器学习群[629470233] 第一部分 分类 1.) 机器学习基础 2.) k-近邻算法 3.) 决策树 4.) 基于概率论的分类方法:朴素…

原文地址: https://www.cnblogs.com/steven-yang/p/5857964.html ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- 从2016年年初,开始用python写一个简单的爬虫,帮我收集一些数据.6月份,开始学习Machine Learning的相关知识.9月开始学习Spark和Scala.现在…

内容简介 机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存.谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目. <机器学习实战>主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法.朴素贝叶斯算法.Logistic回归算法.支持向量机.AdaBoost集成方法.基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等.第三部分则重点介绍无监督…

注:本文系从https://medium.com/neo4j/tap-into-hidden-connections-translating-your-relational-data-to-graph-d3a2591d4026翻译整理而来. 本文介绍新近推出的Neo4j ETL App,包括其安装.使用和功能特性.大纲如下: Neo4j ETL工具 添加Neo4j ETL应用程序 选择项目 检索RDBMS元数据 Mapping.json中的数据 调整映射 导入数据 检查导入的数据 总结 Neo4…

SVD(Singular Value Decomposition,奇异值分解) 算法优缺点: 优点:简化数据,去除噪声,提高算法结果 缺点:数据的转换可能难于理解 适用数据类型:数值型数据 算法思想: 很多情况下,数据的一小部分包含了数据的绝大部分信息,线性代数中有很多矩阵的分解技术可以将矩阵表示成新的易于处理的形式,不同的方法使用与不同的情况.最常见的就是SVD,SVD将数据分成三个矩阵U(mm),sigma(mn),VT(nn),这里得到的sigma是一个对角阵,其中对角元素为奇异值,并且它…

机器学习中的数学(5)-强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用(好文) [简化数据]奇异值分解(SVD) <数学之美> 第15章 矩阵运算和文本处理中的两个分类问题…

一.奇异值分解SVD 1.SVD原理 SVD将矩阵分为三个矩阵的乘积,公式: 中间矩阵∑为对角阵,对角元素值为Data矩阵特征值λi,且已经从大到小排序,即使去掉特征值小的那些特征,依然可以很好地重构出原始矩阵.如下图:其中阴影部分代表去掉小特征值,重构时的三个矩阵. 如果m代表商品个数,n代表用户个数,则U矩阵每行代表商品属性,现在通过降维U矩阵(取阴影部分)后,每个商品的属性可以用更低的维度表示(假设k维).这样当新来一个用户的商品推荐向量X,则可以根据公式X*U1*inv(S1)得到一个k…

一步步教你轻松学奇异值分解SVD降维算法 (白宁超 2018年10月24日09:04:56 ) 摘要:奇异值分解(singular value decomposition)是线性代数中一种重要的矩阵分解,在生物信息学.信号处理.金融学.统计学等领域有重要应用,SVD都是提取信息的强度工具.在机器学习领域,很多应用与奇异值都有关系,比如推荐系统.数据压缩(以图像压缩为代表).搜索引擎语义层次检索的LSI等等.(本文原创,转载必须注明出处.) 目录 1 机器学习:一步步教你轻松学KNN模型算法 2 …