奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用

https://www.cnblogs.com/pinard/p/6251584.html

最通俗易懂的PCA主成分分析推导

https://blog.csdn.net/u012526436/article/details/80868294，https://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/42264479

PCA和SVD最佳理解的更多相关文章

  1. 降维方法PCA与SVD的联系与区别

    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 ...

  2. 机器学习实战基础（二十三）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（四） PCA与SVD 之 PCA中的SVD

    PCA中的SVD 1 PCA中的SVD哪里来? 细心的小伙伴可能注意到了,svd_solver是奇异值分解器的意思,为什么PCA算法下面会有有关奇异值分解的参数?不是两种算法么?我们之前曾经提到过,P ...

  3. 机器学习实战基础（二十一）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（二） PCA与SVD 之 降维究竟是怎样实现

    简述 在降维过程中,我们会减少特征的数量,这意味着删除数据,数据量变少则表示模型可以获取的信息会变少,模型的表现可能会因此受影响.同时,在高维数据中,必然有一些特征是不带有有效的信息的(比如噪音),或 ...

  4. PCA和SVD(转)

    最近突然看到一个问题,PCA和SVD有什么关系?隐约记得自己照猫画虎实现的时候PCA的时候明明用到了SVD啊,但SVD(奇异值分解)和PCA的(特征值分解)貌似差得相当远,由此钻下去搜集了一些资料,把 ...

  5. What is an intuitive explanation of the relation between PCA and SVD?

    What is an intuitive explanation of the relation between PCA and SVD? 36 FOLLOWERS Last asked: 30 Se ...

  6. 数据预处理：PCA，SVD，whitening，normalization

    数据预处理是为了让算法有更好的表现,whitening.PCA.SVD都是预处理的方式: whitening的目标是让特征向量中的特征之间不相关,PCA的目标是降低特征向量的维度,SVD的目标是提高稀 ...

  7. 浅谈 PCA与SVD

    前言 在用数据对模型进行训练时,通常会遇到维度过高,也就是数据的特征太多的问题,有时特征之间还存在一定的相关性,这时如果还使用原数据训练模型,模型的精度会大大下降,因此要降低数据的维度,同时新数据的特 ...

  8. 如何理解pca和svd的关系?

    主成分分析和奇异值分解进行降维有何共同点? 矩阵的奇异值分解 当矩阵不是方阵,无法为其定义特征值与特征向量,可以用一个相似的概念来代替:奇异值. 通常用一种叫奇异值分解的算法来求取任意矩阵的奇异值: ...

  9. Machine Learning in Action – PCA和SVD

    降维技术, 首先举的例子觉得很好,因为不知不觉中天天都在做着降维的工作 对于显示器显示一个图片是通过像素点0,1,比如对于分辨率1024×768的显示器,就需要1024×768个像素点的0,1来表示, ...

随机推荐

  1. 使用react封装评论组件

    首先看我的效果图 我在评论框中输入数据,会在页面进行显示 这个效果图我们进行拆分就是,一个评论组件,一个大的评论列表组件,一个小的评论组件 首先整个页面中有的是我们的评论组件和列表组件 我们输入评论点 ...

  2. pyglet -- 视频播放器 （简单实现，效果不是太好，切换资源会卡死)（三）

    实现一个简单的视频播放器,效果不是很好.这里不多说,直接贴代码了. #-*- coding:gbk -*- import pyglet import os from pyglet.gl import ...

  3. CSS3：文字属性

    文字属性注意的细节: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset=&quo ...

  4. db nosql redis / Redis Sentinel

    s Redis基础原理和日常操作方法 http://itsm.cns*****.com/kindeditor/img/20170527/759128afca564051b491e6a51a5bad40 ...

  5. Word不能添加目录？

    我复制粘贴了一大把文字,标题也设置了,就是添加不了目录,也不知道是什么原因. 后来同事给我指点了一下,真是万分感激啊 比如下面这张图,第13章那么大的标题在那里,但是就是添加不了目录 原因是在于换行的 ...

  6. Git与GitHub学习笔记（四）合并远程分支

    在这里的前提: 1.你已经fork 源作者的项目到你自己的仓库了 2.git clone 自己仓库fork的项目,注意地址,这里是自己的账号下的地址,而不是源作者的项目地址哦 3.在本地修改代码,gi ...

  7. python 小程序，在列表中找到所有指定内容的位置

    要求如下图所示:

  8. MySQL事物(一)事务隔离级别和事物并发冲突

    数据库的操作通常为写和读,就是所说的CRUD:增加(Create).读取(Read).更新(Update)和删除(Delete).事务就是一件完整要做的事情.事务是恢复和并发控制的基本单位.事务必须始 ...

  9. aircrack-ng套件学习笔记

    Aircrack-ng套件 1.airdecap-ng 该工具主要用于对加密无线数据报文的解码. 1.当无线网络启用了WEP或者WPA-PASK加密,可以使用wireshark过滤,过滤条件为:IEE ...

  10. C - Portals Gym - 102006C （网络流最小割）

    题目链接:https://cn.vjudge.net/contest/283918#problem/C 题目大意:T个测试数据,然后给你一个字符串,每一个字符串包括‘s’,‘t’,‘o’,‘#’,‘. ...