【机器学习实战】第14章利用SVD简化数据

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…

《机器学习实战》学习笔记——第14章利用SVD简化数据

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…

《机器学习实战》学习笔记第十四章 —— 利用SVD简化数据

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*…

机器学习实战 - 读书笔记(14) - 利用SVD简化数据

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…

机器学习——利用SVD简化数据

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.…

机器学习实战 - 读书笔记(13) - 利用PCA来简化数据

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…

机器学习实战（Machine Learning in Action）学习笔记————09.利用PCA简化数据

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…

机器学习实战 - 读书笔记(07) - 利用AdaBoost元算法提高分类性能

前言最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习笔记,这次是第7章 - 利用AdaBoost元算法提高分类性能. 核心思想在使用某个特定的算法是,有时会发现生成的算法\(f(x)\)的错误率比较高,只使用这个算法达不到要求. 这时\(f(x)\)就是一个弱算法. 在以前学习算法的过程中,我们认识到算法的参数很重要,所以把公式改写成这样: \[ f(x,arguments) \\ where \\ \qquad x \text{ : calculated…

MySQL性能调优与架构设计——第 14 章可扩展性设计之数据切分

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…

【转载】机器学习实战 - 读书笔记(07) - 利用AdaBoost元算法提高分类性能

原文地址: https://www.cnblogs.com/steven-yang/p/5686473.html ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 前言最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”,这是我的学习笔记,这次是第7章 - 利用AdaBoost元算法提高分类性能. 这个思路称之…

《机器学习实战之第二章k-近邻算法》

入坑<机器学习实战>: 本书的第一个机器学习算法是k-近邻算法(kNN),它的工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k-近邻算法中k的出处,通常k是不大于20的整数.最后,选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为…

SVD简化数据

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…

14-利用SVD简化数据

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…

《机器学习实战第7章：利用AdaBoost元算法提高分类性能》

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def loadSimpData(): dataMat = np.matrix([[1., 2.1], [2., 1.1], [1.3, 1.], [1., 1.], [2., 1.]]) classLabels = [1.0, 1.0, -1.0, -1.0, 1.0] return dataMat, classLabels def showDataSet(dataMat, label): "…

机器学习实战书-第二章K-近邻算法笔记

本章介绍第一个机器学习算法:A-近邻算法,它非常有效而且易于掌握.首先,我们将探讨女-近邻算法的基本理论,以及如何使用距离测量的方法分类物品:其次我们将使用?7««^从文本文件中导人并解析数据: 再次,本书讨论了当存在许多数据来源时,.如何避免计算距离时可能碰到的一些常见错误:最后,利用实际的例子讲解如何使用匕近邻算法改进约会网站和手写数字识别系统. 一.K-近邻算法概述--------->K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. 工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集…

《机器学习实战》---第二章 k近邻算法 kNN

下面的代码是在python3中运行, # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Jul 3 17:29:27 2018 @author: Administrator """ from numpy import * #NumPy import operator #运算符模块 def createDataSet(): #这个只是导入数据的函数 group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0]…

Java并发编程实战第14章构建自定义的同步工具

状态依赖性定义:只有满足特定的状态才能继续执行某些操作(这些操作依赖于固定的状态,这些状态需要等待别的线程来满足). FutureTask,Semaphroe,BlockingQueue等,都是状态依赖性的类. 条件队列条件对列:条件对列就是由于不满足继续的条件而被wait操作阻塞的线程队列.他们都在等待条件满足,然后被唤醒. 条件谓词:状态依赖性依赖的前提条件.如BlockingQueue中的isFull,isEmpty等. 条件等待中存在三个要素:加锁 + 条件谓词 + wait方法 w…

《how to design programs》14章再论自引用数据

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…

第 14 章结构和其他数据形式（enum枚举）

/*----------------------------- 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…

第 14 章结构和其他数据形式（伸缩型数组成员C99）

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…

第 14 章结构和其他数据形式（names3）

/*----------------------------------- 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…

第 14 章结构和其他数据形式（names）

*--------------------------------- 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…

NoSQL数据库技术实战-第1章 NoSQL与大数据简介 NoSQL数据库的类型

键值存储数据库临时性:如Memcached.临时性的键值数据库把数据存储在内存中,在两种情况下会造成上数据的丢失,一是断电,而是数据内容超出内存大小.这种处理的好处是非常快.永久型:如Tokyo Tyrant .Flare和ROMA两者兼有型:Redis.Redis首先把数据存在内存中,然后在满足特定条件(默认是15分钟1次以上,5分钟10个以上,1一分钟10000个以上的键发生变化)的时候,将数据同步到硬盘,这样既可以保证数据的处理速度,又可以保证数据的永久性.我的疑惑是:按照这种特定条件的话…

NoSQL数据库技术实战-第1章 NoSQL与大数据简介 NoSQL产生的原因

NoSQL产生的原因: 关系型数据库不擅长的操作,是NoSQL应运而生的原因: 大量的数据写入操作书上写的是“大量数据的写入操作“,我理解的应该是“大量的数据写入操作”,因为大量的数据写入操作才会引起并发,并发和锁是关系型数据库的瓶颈,NoSQL将表拆分到不同的节点上,可以将写入操作分发到各个节点上.为何关系型数据库无法解决大量的数据写入操作?在数据读入方面,关系型数据库可以通过增加节点,主从复制,来提高高并发的时候的压力.但是在写入方面,为了保证每个节点上数据的一致,仍然要把写入请求发送到每个…

机器学习实战（Machine Learning in Action）学习笔记————10.奇异值分解(SVD)原理、基于协同过滤的推荐引擎、数据降维

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 ****************************…