机器学习基础：奇异值分解（SVD）

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[机器学习笔记]奇异值分解SVD简介及其在推荐系统中的简单应用

本文先从几何意义上对奇异值分解SVD进行简单介绍,然后分析了特征值分解与奇异值分解的区别与联系,最后用python实现将SVD应用于推荐系统. 1.SVD详解 SVD(singular value decomposition),翻译成中文就是奇异值分解.SVD的用处有很多,比如:LSA(隐性语义分析).推荐系统.特征压缩(或称数据降维).SVD可以理解为:将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的3个子矩阵的相乘来表示,这3个小矩阵描述了大矩阵重要的特性. 1.1奇异值分解的几何意义(因公式输入比较麻烦…

机器学习之-奇异值分解(SVD)原理详解及推导

转载 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 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.本文就参考了该文并结合矩阵的相关知识把SVD原理梳理一下. SVD不仅是…

机器学习实战（Machine Learning in Action）学习笔记————10.奇异值分解(SVD)原理、基于协同过滤的推荐引擎、数据降维

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 ****************************…

机器学习降维方法概括， LASSO参数缩减、主成分分析PCA、小波分析、线性判别LDA、拉普拉斯映射、深度学习SparseAutoEncoder、矩阵奇异值分解SVD、LLE局部线性嵌入、Isomap等距映射

机器学习降维方法概括版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u014772862/article/details/52335970 最近刷题看到特征降维相关试题,发现自己了解的真是太少啦,只知道最简单的降维方法,这里列出了常见的降维方法,有些算法并没有详细推导.特征降维方法包括:Lasso,PCA,小波分析,LDA,奇异值分解SVD,拉普拉斯特征映射,SparseAutoEncoder,局部线性嵌入LLE,等距映射Isomap. 1…

算法工程师<机器学习基础>

<机器学习基础> 逻辑回归,SVM,决策树 1.逻辑回归和SVM的区别是什么?各适用于解决什么问题? https://www.zhihu.com/question/24904422 2.Linear SVM 和线性回归有什么异同? 答案:https://www.zhihu.com/question/26768865 基础知识:https://blog.csdn.net/ChangHengyi/article/details/80577318 3.支持向量机属于神经网络范畴吗? https:…

矩阵奇异值分解(SVD)及其应用

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…

一步步教你轻松学奇异值分解SVD降维算法

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 …