转载自:python之SVD函数介绍 函数:np.linalg.svd(a,full_matrices=1,compute_uv=1) 参数: a是一个形如\((M,N)\)的矩阵 full_matrices的取值为0或者1,默认值为1,这时u的大小为\((M,M)\),v的大小为\((N,N)\) .否则u的大小为\((M,K)\),v的大小为\((K,N)\) ,\(K=min(M,N)\). compute_uv的取值是为0或者1,默认值为1,表示计算u,s,v.为0的时候只计算s. 返回

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题第28篇文章,我们来聊聊SVD算法. SVD的英文全称是Singular Value Decomposition,翻译过来是奇异值分解.这其实是一种线性代数算法,用来对矩阵进行拆分.拆分之后可以提取出关键信息,从而降低原数据的规模.因此广泛利用在各个领域当中,例如信号处理.金融领域.统计领域.在机器学习当中也有很多领域用到了这个算法,比如推荐系统.搜索引擎以及数据压缩等等. SVD简介 我们假设原始数据集矩阵D是一个m

np.linalg.norm() # linalg = linear(线性) + algebra(代数),   norm表示范数 x_norm = np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) ①x: 表示矩阵(也可以是一维) ②ord:范数类型 向量的范数: 矩阵的范数: ord=1:列和的最大值 ord=2:|λE-ATA|=0,求特征值,然后求最大特征值得算术平方根 ord=∞:行和的最大值 ord=None:默认情况下,是求

矩阵乘积:对应行列对应元素相乘的和组成新的矩阵 两个矩阵的乘法仅当第一个矩阵A的列数和另一个矩阵B的行数相等时才能定义.如A是m×n矩阵和B是n×p矩阵,它们的乘积C是一个m×p矩阵 并将此乘积记为: 例如: 矩阵的乘法满足以下运算律: 结合律: 左分配律: 右分配律: 矩阵乘法不满足交换律. 矩阵乘积可以形象地理解成空间的线性变化:位置的旋转,移动 卷积与矩阵 又称卷积和,即某元素邻域组成的矩阵A与卷积核矩阵B对应的元素的乘积的和,其中A,B的行列数相等.卷积核有特殊的定义:需矩阵中心元素=周

求取向量二范数,并求取单位向量(行向量计算) import numpy as np x=np.array([[0, 3, 4], [2, 6, 4]]) y=np.linalg.norm(x, axis=1, keepdims=True) z=x/y x 为需要求解的向量, y为x中行向量的二范数, z为x的行方向的单位向量. np.linalg.norm 顾名思义,linalg=linear+algebra ,norm 则表示范数,首先需要注意的是范数是对向量(或者矩阵)的度量,是一个标量(s

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5068 题意给的略不清晰 m个询问:从i层去j层的方法数(求连段乘积)或者修改从x层y门和x+1层z门的状态反转(更新只需更新一个节点的矩阵) 直接贴题解 我们可以把第i层跟第i+1层之间楼梯的通断性构造成一个2*2的通断性矩阵,1表示通,0表示不通.那么从第a层到第b层,就是将a到b-1的通断性矩阵连乘起来,然后将得到的答案矩阵上的每个元素加起来即为方案数.想到矩阵的乘法是满足结合律的,那么我们可以用线段树来

svd我认识我机器学习里面最扯淡的玩意了.尼玛.老实说,好多机器学习的书老是在扯svd有多高端,然后看了netflix电影推荐大赛,哇塞,冠军队就是用svd+做的.然后狠狠的下载了所有他们的论文,硬是没看明白.后来居然对svd有恐惧感.感觉这个玩意好高端似的.你看他啊,它能提高预测精度,它好像是万能的,能降维,什么比赛有事没事都要扯扯svd.后来看Kaggle上的比赛,有个walmat仓储量预测大赛,也是对数据先用svd预处理. 回去下载了好多svd论文看,搞了好久都没搞明白.他们都是说自己如何

题意很简单,就是两个大矩阵相乘,然后求乘积. 用 Strassen算法 的话,当N的规模达到100左右就会StackOverFlow了 况且输入的数据范围可达到800,如果变量还不用全局变量的话连内存开辟都开不出来 #pragma comment(linker, "/STACK:16777216") #include <iostream> #include <stdio.h> #define ll long long using namespace std; ;

题意:已知n个矩阵(下标从1开始),求下标x~y区间矩阵的乘积.最多m次询问,n ( 1 <= n <= 30,000) and m ( 1 <= m <= 30,000). 分析: 1.矩阵初始化为单位矩阵,因为要做乘积,E*A=A. 2.因为输出矩阵的所有值范围在0~r-1,所以要对r取余. #pragma comment(linker, "/STACK:102400000, 102400000") #include<cstdio> #inclu

Today we have learned the Matrix Factorization, and I want to record my study notes. Some kownledge which I have learned before is forgot...(呜呜) 1.Terminology 单位矩阵:identity matrix 特征值:eigenvalues 特征向量:eigenvectors 矩阵的秩:rank 对角矩阵:diagonal matrix 对角化矩阵

Matrix multiplication Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 131072/131072 K (Java/Others)Total Submission(s): 1289    Accepted Submission(s): 568 Problem Description Given two matrices A and B of size n×n, find the product of them.

上来先一顿暴力,结果70分就超时了. 然后意识到稀疏矩阵,有很多0,如果c[i][j] != 0,那么一定存在至少一个k满足a[i][k] != 0 && b[k][j] != 0; 然后就一发水A啦 1675 稀疏矩阵乘积 AC G++ 35ms 15MB #include "bits/stdc++.h" using namespace std; typedef long long LL; typedef pair<int, int> PII; const

答案: import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class Solution{ public static void main(String[] args){ int[][] matix = {{1,2},{0,3}}; clearZero(matix,2); System.out.println(matix[0][1]); } public static int[][] clearZero(int[][] matrix

Description Input Output Sample Input 1 2 3 4 2 3 1 1 3 1 4 5 2 2 1 3 1 2 1 2 2 2 1 1 3 1 2 3 2 4 1 2 2 1 3 3 2 1 1 2 2 2 Sample Output 12 题解 直接做$O(n^3)$是肯定过不了的 由于只要求最后的$(x,y)$的值, 那么对于第一个矩阵我们只要管第$x$行, 第三个矩阵只要管$y$列, 由于满足数的乘法的分配率,我们可以边输入边处理. 这道题比较麻烦的应该

题目描述 输入输出格式 输入格式: 第1行为:x y (第1行为两个正整数:x,y分别表示输出结果所在的行和列) 第2行为:m n o p(第2行给出的正整数表明A为m×n矩阵,B为n×o矩阵,C为o×p矩阵) 第3行为:i j a(第3行以后的每一行有三个整数分别是矩阵的三元组表示法中的一个元素的值,每个矩阵之间有一个空行.表示的顺序是矩阵A.B和C) … … … … … … 注:1≤m,n,o,p≤6000,三元数组的总个数不大于6000.数据之间用空格分开. 输出格式: 为 的第x行第y列

#define N 4 /* * 公式: * f(n) = 2^((n - 1) ^2) */ int calWays(int n) { int mutiNum = (n - 1) * (n - 1); int result = 1; for (int i = 0; i < mutiNum / 2; ++i) { result *= 2; } result *= result; if (mutiNum % 2) { result *= 2; } return result; }

评论: 牛逼的业余书籍爱好者读书思路,指导思想. 2013/9/22         文本矩阵简述 V1.0http://www.douban.com/note/170688812/ 文/vivo  1 矩阵(matrix)是一个从线性代数里借用的概念,用来描述复杂的.可以从不同维度切分的文本系统,每一种拣选.组合原则即是一行,而被此原则选中的所有元素组成一列,组成矩阵的基本单位是一本本主题.风格.范围等一目了然的书籍,也可以是从所有文本里析取的其他抽象元素. 2 之所以论述文本,只因为它是人类

1. 引入包 2. 实现矩阵分解 3. 从分量还原矩阵