http://www.keil.com/pack/doc/cmsis/svd/html/modules.html SVD File Schema Levels Device Level Peripherals Level Registers Level Fields Level Enumerated Values Level CMSIS-SVD Schema File Ver. 1.0 http://www.keil.com/pack/doc/cmsis/svd/html/group__sche…

http://www.keil.com/pack/doc/cmsis/svd/html/group__schema__1__1__gr.html <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!-- date: 04.07.2012 Copyright (C) 2011 - 2012 ARM Limited. All rights reserved. Redistribution and use in source…

CMSIS 到底是什么? 先来看看ARM公司对CMSIS的定义: ARM® Cortex™ 微控制器软件接口标准 (CMSIS) 是 Cortex-M 处理器系列的与供应商无关的硬件抽象层. CMSIS 可实现与处理器和外设之间的一致且简单的软件接口,从而简化软件的重用,缩短微控制器开发人员新手的学习过程,并缩短新设备的上市时间. 软件的创建是嵌入式产品行业的一个主要成本因素.通过跨所有 Cortex-M 芯片供应商产品将软件接口标准化(尤其是在创建新项目或将现有软件迁移到新设备时),可以大大降…

矩阵的奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)是数值计算中的精彩之处,在其它数学领域和机器学习领域得到了广泛的应用,如矩阵的广义逆,主分成分析(PCA),自然语言处理(NLP)中的潜在语义索引(Latent Semantic Indexing),推荐算法等. 鉴于实际应用,本次分享中的数域为实数域,即我们只在实数范围内讨论.我们假定读者具有大学线性代数的水平.那么,矩阵的奇异值分解定理如下: (定理)(奇异值分解定理)任意一个$m \times n$矩阵A可…

本文是对PCA和SVD学习的整理笔记,为了避免很多重复内容的工作,我会在介绍概念的时候引用其他童鞋的工作和内容,具体来源我会标记在参考资料中. 一.PCA (Principle component analysis) PCA(主成分分析)通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维. 为什么需要降维?以下图为例,图c中的点x y 呈现明显线性相关,假如以数据其实以数据点分布的方向的直线上的投影(一维)已经能够很好的描述这组数据特点了 .…

在遇到维度灾难的时候,作为数据处理者们最先想到的降维方法一定是SVD(奇异值分解)和PCA(主成分分析). 两者的原理在各种算法和机器学习的书籍中都有介绍,两者之间也有着某种千丝万缕的联系.本文在简单介绍PCA和SVD原理的基础上比较了两者的区别与联系,以及两者适用的场景和得到的效果. 一.SVD 1.1 特征值分解 在说奇异值分解之前,先说说特征值分解,特征值分解 \(A = PDP^{-1}\) ,只对A为正交矩阵来说,且得到的D是对角的.由于特征值分解和奇异值分解的本质都是矩阵分解,其本身…

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…

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…

奇异分解 假设C是m×n矩阵,U是m×m矩阵,其中U的列为 的正交特征向量,V为n×n矩阵,其中V的列为 的正交特征向量,再假设r为C矩阵的秩,则存在奇异值分解: 其中和的特征值相同,为 ,且. 是m ×n的矩阵, , .令 ,则 . 称为矩阵C的奇异值. 所以有了矩阵C,可以求得或者,从求得方阵或者的特征值,利用这些特征值得到,从而求得,求得的时候已经求得U或者V. 例题: ,求A的奇异值分解. 解: , , , 故 , 当 时,特征向量为 ,, , 标准化后 , ,令 同理,先求 ,再求U.…

http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/17228643 〇.说明 本文的所有代码均可在 DML 找到,欢迎点星星. 一.引入 推荐系统(主要是CF)是我在参加百度的电影推荐算法比赛的时候才临时学的,虽然没拿什么奖,但是知识却是到手了,一直想写一篇关于推荐系统的文章总结下,这次借着完善DML写一下,权当是总结了.不过真正的推荐系统当然不会这么简单,往往是很多算法交错在一起,本文只是入门水平的总结罢了. (本文所用测试数据是movielens…