参考 intel MTK实例 https://software.intel.com/sites/products/documentation/doclib/mkl_sa/11/mkl_lapack_examples/lapacke_dgesvd_row.c.htm http://www.netlib.org/lapack/explore-html/d0/dee/lapacke__dgesvd_8c.html https://blog.csdn.net/helei001/article/detai…

>> X = rand(5,7) X = 0.9797 0.1365 0.6614 0.5828 0.2259 0.2091 0.5678 0.2714 0.0118 0.2844 0.4235 0.5798 0.3798 0.7942 0.2523 0.8939 0.4692 0.5155 0.7604 0.7833 0.0592 0.8757 0.1991 0.0648 0.3340 0.5298 0.6808 0.6029 0.7373 0.2987 0.9883 0.4329 0.64…

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…

矩阵和图像的操作 (1)cvInRange函数 其结构 void cvInRange(//提取图像中在阈值中间的部分 const CvArr* src,//目标图像 const CvArr* lower,//阈值下限 const CvArr* upper,//阈值上限 CvArr* dst//结果图像 ); 实例代码 #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <stdio.h> #include <iostream…

全文地址:http://www.mossle.com/docs/activiti/ Activiti 5.15 用户手册 Table of Contents 1. 简介 协议 下载 源码 必要的软件 JDK 6+ Eclipse Indigo 和 Juno 报告问题 试验性功能 内部实现类 2. 开始学习 一分钟入门 安装Activiti 安装Activiti数据库 引入Activiti jar和依赖 下一步 3. 配置 创建ProcessEngine ProcessEngineConfigur…

>> s = rand(5,7) s = 0.4186  0.8381  0.5028 0.1934 0.6979 0.4966 0.6602 0.8462  0.0196  0.7095 0.6822 0.3784 0.8998 0.3420 0.5252  0.6813  0.4289 0.3028 0.8600 0.8216 0.2897 0.2026  0.3795  0.3046 0.5417 0.8537 0.6449 0.3412 0.6721  0.8318  0.1897 0…

协同过滤(collaborative filtering) 推荐系统: 百度百科的定义是:它是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议,帮助用户决定应该购买什么产品,模拟销售人员帮助客户完成购买过程主要有有以下几种推荐的方式: 基于内容的推荐 协同过滤 关联推荐 混合推荐 协同过滤 这里我们主要考虑的是协同过滤,这也是最经典的推荐算法.协同过滤的思想很简单,就是像我们平时需要找一部好看的电影最简单的方式就是找兴趣相同的人推荐. 相似度计算: 相似度的计算主要有以下几种方法: 基于欧氏距离 相似度…

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SVD,文本以及Web挖掘的时候也经常会用到SVD. 原文:We recommend a singular value decomposition 简介 SVD实际上是数学专业内容,但它现在已经渗入到不同的领…

http://www.bfcat.com/index.php/2012/03/svd-tutorial/ SVD分解(奇异值分解),本应是本科生就掌握的方法,然而却经常被忽视.实际上,SVD分解不但很直观,而且极其有用.SVD分解提供了一种方法将一个矩阵拆分成简单的,并且有意义的几块.它的几何解释可以看做将一个空间进行旋转,尺度拉伸,再旋转三步过程. 首先来看一个对角矩阵, 几何上, 我们将一个矩阵理解为对于点 (x, y) 从一个平面到另一个平面的映射: 下图显示了这个映射的效果: 平面被横向…

本文转载自他人: 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SVD,文本以及Web挖掘的时候也经常会用到SVD. 原文:We recommend a singular value decomposition 关于线性变换部分的一些知识可以猛戳这里  …