【这是我见过最通俗易懂的SVD（奇异值分解）算法介绍】的更多相关文章

SVD奇异值分解的基本原理和运用

SVD奇异值分解: SVD是一种可靠的正交矩阵分解法.可以把A矩阵分解成U,∑,VT三个矩阵相乘的形式.(Svd(A)=[U*∑*VT],A不必是方阵,U,VT必定是正交阵,S是对角阵<以奇异值为对角线,其他全为0>)  用途:  信息检索(LSA:隐性语义索引,LSA:隐性语义分析),分解后的奇异值代表了文章的主题或者概念,信息检索的时候同义词,或者说同一主题下的词会映射为同一主题,这样就可以提高搜索效率 数据压缩:通过奇异值分解,选择能量较大的前N个奇异值来代替所有的数据信息,这样可以降低…

SVD奇异值分解的几何物理意义资料汇总

学习SVD奇异值分解的网上资料汇总: 1. 关于svd的一篇概念文,这篇文章也是后续几篇文章的鼻祖~ http://www.ams.org/samplings/feature-column/fcarc-svd 2.关于SVD物理意义分析比较透彻的文章 http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html 3.关于SVD的介绍性文章,用 一个简单的例子说明了SVD分解的原始过程 http://…

一步步教你轻松学奇异值分解SVD降维算法

一步步教你轻松学奇异值分解SVD降维算法 (白宁超 2018年10月24日09:04:56 ) 摘要:奇异值分解(singular value decomposition)是线性代数中一种重要的矩阵分解,在生物信息学.信号处理.金融学.统计学等领域有重要应用,SVD都是提取信息的强度工具.在机器学习领域,很多应用与奇异值都有关系,比如推荐系统.数据压缩(以图像压缩为代表).搜索引擎语义层次检索的LSI等等.(本文原创,转载必须注明出处.) 目录 1 机器学习:一步步教你轻松学KNN模型算法 2 …

[机器学习]-SVD奇异值分解的基本原理和运用

SVD奇异值分解: SVD是一种可靠的正交矩阵分解法.可以把A矩阵分解成U,∑,VT三个矩阵相乘的形式.(Svd(A)=[U*∑*VT],A不必是方阵,U,VT必定是正交阵,S是对角阵<以奇异值为对角线,其他全为0>)  用途:  信息检索(LSA:隐性语义索引,LSA:隐性语义分析),分解后的奇异值代表了文章的主题或者概念,信息检索的时候同义词,或者说同一主题下的词会映射为同一主题,这样就可以提高搜索效率 数据压缩:通过奇异值分解,选择能量较大的前N个奇异值来代替所有的数据信息,这样可以降低…

『科学计算_理论』SVD奇异值分解

转载请声明出处 SVD奇异值分解概述 SVD不仅是一个数学问题,在工程应用中的很多地方都有它的身影,比如前面讲的PCA,掌握了SVD原理后再去看PCA那是相当简单的,在推荐系统方面,SVD更是名声大噪,将它应用于推荐系统的是Netflix大奖的获得者Koren,可以在Google上找到他写的文章:用SVD可以很容易得到任意矩阵的满秩分解,用满秩分解可以对数据做压缩.可以用SVD来证明对任意M*N的矩阵均存在如下分解: 这个可以应用在数据降维压缩上!在数据相关性特别大的情况下存储X和Y矩阵比存储A…

简单易学的机器学习算法—SVD奇异值分解

简单易学的机器学习算法-SVD奇异值分解 一.SVD奇异值分解的定义     假设M是一个的矩阵,如果存在一个分解: 其中的酉矩阵,的半正定对角矩阵,的共轭转置矩阵,且为的酉矩阵.这样的分解称为M的奇异值分解,对角线上的元素称为奇异值,称为左奇异矩阵,称为右奇异矩阵. 二.SVD奇异值分解与特征值分解的关系 特征值分解与SVD奇异值分解的目的都是提取一个矩阵最重要的特征.然而,特征值分解只适用于方阵,而SVD奇异值分解适用于任意的矩阵,不一定是方阵. 这里,是方阵,为单位矩阵,的特征向量,的特征…

关于5G技术，这是我见过最通俗易懂的讲解了

公众号关注 「开源Linux」 回复「学习」,有我为您特别筛选的学习资料~ 1 一个简单且神奇的公式 今天的故事,从一个公式开始讲起. 这是一个既简单又神奇的公式.说它简单,是因为它一共只有 3 个字母.而说它神奇,是因为这个公式蕴含了博大精深的通信技术奥秘,这个星球上有无数的人都在为之魂牵梦绕. 这个公式,就是它-- 我相信很多同学都认出这个公式了,如果没认出来,而且你又是一个理科生的话,请记得有空多给你的中学物理老师打打电话! 解释一下,上面这个公式,这是物理学的基本公式,光速=波长×频率.…

SVD java 算法实现

https://github.com/Richard-Cao/MatrixSvdDemo/blob/master/app/src/main/java/me/ele/caolicheng/matrixsvddemo/Svd.java#L14 该文章的实现使用了java包ejml,有待测试. ejml主页:http://ejml.org/wiki/index.php?title=Main_Page http://blog.sina.com.cn/s/blog_9ce5a1b5010199gl.htm…

《学习OpenCV3》第7章第4题-SVD奇异值分解的验算

原文题目: 中文翻译:   解题过程 d.使用OpenCV编写代码 , ,               , ,               ,);     Mat A = static_cast<Mat>(AX);    Mat U, W, V;    SVD::compute(A, W, U, V);   W  =   U  =  V =   验算成功.   来自为知笔记(Wiz)…

对SVD奇异值分解的理解

  首先推荐一篇博客,奇异值分解(SVD)原理详解及推导 - CSDN博客,讲解的很清楚.这里我谈谈自己的理解,方便以后回顾.   如果把向量理解为空间中的一个元素,那么矩阵可以理解为两个空间上的映射.在线性代数中我们常见的是正交变换,这种变换不会改变向量之间的夹角,可以用坐标系的平移旋转来直观理解.但是对一般的方阵,甚至对更一般的非对称矩阵,这种变化的几何含义又该怎么理解,一直都没有搞清楚.通过奇异值分解能说明这些变化 的实际含义.   首先我们来看一般的方阵\(M(n*n)\),可以找到一对…