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*

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

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 可扩展性设计之数据切分 前言 通过 MySQL Replication 功能所实现的扩展总是会受到数据库大小的限制,一旦数据库过于庞大,尤其是当写入过于频繁,很难由一台主机支撑的时候,我们还是会面临到扩展瓶颈.这时候,我们就必须许找其他技术手段来解决这个瓶颈,那就是我们这一章所要介绍恶的数据切分技术. 14.1 何谓数据切分 可能很多读者朋友在网上或者杂志上面都已经多次见到关于数据切分的相关文章了,只不过在有些文章中称之为数据的 Sharding.其实不管是称之为数据的 Shard

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

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

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.

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

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

这是一个家族谱: ;child(define-struct child (father mother name date eyes)) #lang racket ;child (define-struct child (father mother name date eyes)) ;; Oldest Generation: (define Carl (make-child empty empty 'Carl 1926 'green)) (define Bettina (make-child em

/*----------------------------- enum.c -- 使用枚举类型的值 -----------------------------*/ #include <stdio.h> #include <string.h> //#include <stdbool.h> //C99特性 #define LEN 30 char* s_gets(char *st, int n); enum spectrum {red, orange, yellow, gr

伸缩型数组成员C99 声明一个伸缩型数组成员的规则: 1.伸缩型数组成员必须是结构的最后一个成员: 2.结构中必须至少有一个成员: 3.伸缩数组的方括号是空的. 示例 struct flex { int count; double average; double scores[]; //伸缩型数组成员 }; C99的意图并不是声明 struct flex 类型的变量,而是希望你声明一个指向 struct flex 类型的指针,然后用 malloc() 来分配足够的空间,以储存 struct fl

/*----------------------------------- names3.c -- 使用指针和 malloc() -----------------------------------*/ #include <stdio.h> #include <string.h> //提供 strcpy().strlen() 原型 #include <stdlib.h> //提供 malloc().free() 原型 #define SLEN 81 struct na

*--------------------------------- names1.c -- 使用指向结构的指针 ---------------------------------*/ #include <stdio.h> #include <string.h> #define NLEN 30 struct namect { char fname[NLEN]; char lname[NLEN]; int letters; }; void getinfo(struct namect

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 ****************************

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

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

在基于MVC4+EasyUI的Web开发框架里面,大量采用了Jquery的方法,对数据进行请求或者提交,方便页面和服务器后端进行数据的交互处理.本文主要介绍利用Jquery处理数据交互的几种方式,包括获取数据并显示,插入新数据到服务器,更新数据,删除数据等操作. 1.利用Jquery获取数据并显示 为了顺利获取数据,我们需要保持页面端调用和服务器端保持一致,并相应的把数据转换或者封装为对象实体进行处理. 下面我们以一个简单的全国省份.全国城市.全国城市行政区的案例进行Demo代码的介绍.   总

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

第一章 基础概述 1.1 基于现状的一些思考 在过去十几年里,随着互联网产业的普及和高速发展,各种格式的互联网数据也呈现爆炸性增长之势.与此同时,在数据应用的另一个重要领域:商业和科学计算,在各种新兴技术和产业需求的推动下,对数据存储和计算要求也日益提高,并且对计算数据的准确性和精度也远高于互联网数据.而在这些现象的背后,当前的数据计算早已经突破MB量级,GB成为常态,TB变得流行,正在向PB迈进的时候,面对如此庞大的数据量,如果管理和使用它们,满足各种计算需求,发现和筛选其中有价值的信息,通常