【机器学习篇】--SVD从初始到应用

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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…

【机器学习篇】--SVD从初始到应用

SVD一般应用场景--推荐系统,图像压缩. 1.直观感受. SVD其实就是将矩阵分界,直观感受如图.就是将A矩阵分界成U,S,V三个矩阵相乘.一般推荐系统中用的多.S是对角阵,里面的特征值是从大到小排列的. 2.前述知识. 一个矩阵乘以一个向量结果还是一个向量,并且等于原始向量的倍,相当于对原始向量进行一个某个方向上的拉伸. 3.矩阵压缩图1 图2 对图1,图2来说,假设m表示是样本个数,n表示特征个数,则抽取S特征中比较重要的特征值,(因为特征值是从大到小排列的,所以假如抽取前几个特征值作为…

机器学习之SVD分解

一.SVD奇异值分解的定义假设是一个的矩阵,如果存在一个分解: 其中为的酉矩阵,为的半正定对角矩阵,为的共轭转置矩阵,且为的酉矩阵.这样的分解称为的奇异值分解,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,和是方阵,和为单位矩阵,为的特征向量,为的特征向量.和的特征值为的奇异值的平方. 三.…

Python代码阅读（第12篇）：初始化二维数组

Python 代码阅读合集介绍:为什么不推荐Python初学者直接看项目源码本篇阅读的代码实现了二维数组的初始化功能,根据给定的宽高初始化二维数组. 本篇阅读的代码片段来自于30-seconds-of-python. initialize_2d_list def initialize_2d_list(w,h, val = None): return [[val for x in range(w)] for y in range(h)] # EXAMPLES initialize_2d_list…

【机器学习】--Adaboost从初始到应用

一.前述 AdaBoost算法和GBDT(Gradient Boost Decision Tree,梯度提升决策树)算法是基于Boosting思想的机器学习算法.在Boosting思想中是通过对样本进行不同的赋值,对错误学习的样本的权重设置的较大,这样,在后续的学习中集中处理难学的样本,最终得到一系列的预测结果,每个预测结果有一个权重,较大的权重表示该预测效果较好. 二.具体原理 AdaBoost,是英文"Adaptive Boosting"(自适应増强)的缩写,由Yoav Freun…

【TensorFlow篇】--DNN初始和应用

一.前述 ANN人工神经网络有两个或两个以上隐藏层,称为DNN 只有一个隐藏层是多层感知机没有隐藏层是感知机二.反向传播应用举例举例: 正向传播,反向传播是一次迭代, 正向传播:在开始的每一层上都有一个参数值w,初始的时候是随机的,前向带入的是每一个样本值. 反向传播:然后反过来求所有的梯度值.如果是BGD则再根据公式wt=wt-1-ag进行调整所有w值. 然后再正向传播,迭代,以此类推. softmax通常用于最后一层的激活函数前面层用relu函数三.激活函数之Relu 公式: 解释…

【Spark篇】---SparkStream初始与应用

一.前述 SparkStreaming是流式处理框架,是Spark API的扩展,支持可扩展.高吞吐量.容错的实时数据流处理,实时数据的来源可以是:Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ或者TCP sockets,并且可以使用高级功能的复杂算子来处理流数据.例如:map,reduce,join,window .最终,处理后的数据可以存放在文件系统,数据库等,方便实时展现. 二.SparkStreaming与Storm的区别 1.Storm是纯实时的流式处理框架,SparkSt…