scikit-learn：2.5.矩阵因子分解问题

最新推荐文章于 2025-05-16 10:58:59 发布
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分类专栏： scikit-learn 文章标签： scikit-learn 矩阵因子分解 PCA
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http://scikit-learn.org/stable/modules/decomposition.html#lsa



2.5.1：PCA

标准PCA：只支持批量处理

incremental PCA：支持分批处理，对于内存容不下的情况很好

Approximate PCA：RandomizedPCA 通过

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Scikit-learn：Python 机器学习库的全面指南
candy的博客
05-12 407
Scikit-learn是Python中广泛使用的机器学习库，提供丰富的工具和算法，支持数据挖掘和数据分析。其核心特点包括统一的API设计、高效的实现、良好的文档和易于扩展性。Scikit-learn适用于多种机器学习任务，如分类、回归、聚类和降维，但不擅长处理深度学习和超大规模数据。通过Pipeline和GridSearchCV等工具，用户可以简化工作流程并进行超参数调优。尽管存在一些局限性，Scikit-learn通过与其他库（如Dask、TensorFlow）的集成，能够满足更复杂的需求。
Scikit-learn：开启量化价值投资的新征程
最新发布
2501_92132293的博客
06-09 1439
本文旨在探讨如何将Scikit-learn这一强大的机器学习工具包应用于量化价值投资领域。我们将从基础概念出发，逐步深入到实际应用，涵盖数据获取、特征工程、模型构建、回测验证等完整流程。本文不仅介绍技术实现，还将探讨量化价值投资的核心理念和最佳实践。本文首先介绍量化价值投资的基本概念，然后详细讲解如何使用Scikit-learn实现各个关键环节。接着通过实际案例展示完整实现流程，最后讨论应用场景、工具资源和未来趋势。文章结构设计为从理论到实践，循序渐进地引导读者掌握相关技术。量化价值投资。
推荐系统------------矩阵因子分解
data_curd的博客
12-24 704
引入： 假设用户物品评分矩阵位R，现在有m个用户，n个物品 我们想要发现K个引雷，我们的任务就是找到两个矩阵P和Q，使这两个矩阵的乘积近似等于R，即将用户物品评分矩阵R分解称为两个低维矩阵相乘： 进一步理解LFM 我们可以认为，用户之所以给电影打出这样的分数，是由内在原因的，我们可以挖掘出影响用户打分的隐藏因素，进而根据未评分电影与这些隐藏因素的关联度，决定此未评分电影的预测评分。 应该有一些隐藏的因素，影响用户的打分，比如电影，演员，题材，年代，，，甚至不一定是人， 直接可以理解的隐藏因子。 找到隐
【推荐算法笔记二】矩阵因式分解（Matrix Factorization）
Aha_tiger的博客
05-13 9378
基于显示反馈（explicit feedback）的推荐将用户的显式反馈记录，记录在一个评分矩阵中：矩阵中的数字代表用户对物品的评分、？表示缺失值。如果我们能够估计矩阵中每个?的值，我们就可以为每个用户做推荐。为什么选择矩阵因式分解（Matrix Factorization）?Memory-based方法的局限性：非传递性（Non-transitivity）：如果两个用户的评分物品集没有交集，既没...
特征工程六-2：特征转换中的线性判别分析(LDA）
友莘居士的博客
05-16 699
线性判别分析（LDA，Linear Discriminant Analysis）是一种监督学习的降维和分类方法，旨在找到能够最大化类间差异且最小化类内差异的特征投影方向
矩阵代数（五）- 矩阵因式分解
github_40153370的博客
03-09 4132
小结 LU\boldsymbol{LU}LU分解 LU\boldsymbol{LU}LU分解算法 矩阵A\boldsymbol{A}A的因式分解是把A\boldsymbol{A}A表示为两个或更多个矩阵的乘积。 LU\boldsymbol{LU}LU分解 设A\boldsymbol{A}A是m×nm \times nm×n矩阵，它可以行换简为阶梯形而不必行对换（此后，我们将处理一般情形），...
关于n对角矩阵数据结构_机器学习 | SVD矩阵分解算法，对矩阵做拆分，然后呢？...
weixin_39621794的博客
12-08 300
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...
实践篇 | 推荐系统之矩阵分解模型
腾讯技术工程
06-07 2839
导语：本系列文章一共有三篇，分别是《科普篇 |推荐系统之矩阵分解模型》《原理篇 |推荐系统之矩阵分解模型》《实践篇 |推荐系统之矩阵分解模型》第一篇用一个具体的例子...
scikit-learn：支持的机器学习模型概览
2402_85761468的博客
06-19 813
scikit-learn库以其易用性、灵活性和高效性而受到数据科学家的青睐。它不仅支持多种机器学习算法，还提供了模型选择、数据预处理、特征选择和模型评估等工具。
【AiDocZh.com】Scikit-Learn1.6官方文档中文翻译上线啦
数智笔记
08-12 1868
自从有了想翻译scikit-learn官方文档的想法，已经有了半年时间，现在终于翻译和校验完了。由于精力有限，难免会有一些错误，请大家见谅。scikit-learn是机器学习领域最重要的工具，但由于一些大量的专业词汇，导致阅读会有一些缓慢，通过翻译了中文文档，可以快速了解相关知识，也可以跟官网的对应网页找到对应。希望能帮助到数据挖掘、机器学习领域学习的同学。
【sklearn第二十一讲】矩阵分解问题
wong2016的博客
07-21 2204
机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（qq 群号：696721295） 主成分分析 精确主成分 主成分分析(Principal component analysis, PCA)通常用来分解一个多变量数据集成为逐次正交的成分，这些成分解释原始变量的方差最大。在scikit-learn里，PCA是一个转换对象，在该对象的fit方法里学习n个成分，用于新数据投影到这些成分上，...
PMF正交矩阵因子分解
11-09
PMF正交矩阵因子分解 主要讲解EPA PMF软件的使用，是很好的中文使用文档说明，值得学习参考，对于大气环境数据的分析很有帮助。
【scikit-learn】sklearn.decomposition.NMF 类：非负矩阵分解
彬彬侠的博客
03-22 819
NMF（Non-negative Matrix Factorization，非负矩阵分解）是一种降维和特征提取技术，常用于稀疏数据，如文本数据或图像数据。它通过将矩阵分解为两个非负矩阵，有效提取数据的潜在特征。NMF 是一种 非负矩阵分解方法，适用于稀疏数据，如文本分析、推荐系统、图像压缩 等应用。它能够将原始数据分解为两个非负矩阵，便于从中提取潜在的特征和模式。通过控制稀疏性和选择合适的 n_components，NMF 可以有效地提高特征选择的可解释性。
sklearn 相似度矩阵_实践篇 | 推荐系统之矩阵分解模型
weixin_39524636的博客
12-11 338
导语：本系列文章一共有三篇，分别是《科普篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》《原理篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》《实践篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》第一篇用一个具体的例子介绍了MF是如何做推荐的。第二篇讲的是MF的数学原理，包括MF模型的目标函数和求解公式的推导等。第三篇回归现实，讲述MF算法在图文推荐中的应用实践。下文是第三篇——《实践篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》，敬请阅读。本文是MF系列文...
精简易懂，30 分钟学会 SVD 矩阵分解，很强！
算法channel
05-05 7895
SVD(Singular Value Decomposition)奇异值分解分解是机器学习中最重要的矩阵分解方法。它能够将一个任意形状的矩阵分解成一个正交矩阵和一个对角矩阵以及另一个正交...
sklearn-降维-非负矩阵分解（NMF）
qq_41663800的博客
05-10 2612
原理 非负矩阵分解是在矩阵中所有元素均为非负数约束条件之下的矩阵分解方法。 基本思想：给定一个非负矩阵V，NMF能够找到一个非负矩阵W和一个非负矩阵H，使得矩阵W和H的乘积近似等于矩阵V中的值。 Vn∗m=Wn∗k∗Hk∗mV_{n*m}=W_{n*k}*H_{k*m}Vn∗m​=Wn∗k​∗Hk∗m​ ####公式解析 W矩阵：基础图像矩阵，相当于从原矩阵中抽取出来的特征 H矩阵:系数矩阵 N...
2024-12-26-sklearn学习（21）无监督学习-分解成分中的信号（矩阵分解问题） 东风夜放花千树。更吹落，星如雨。
weixin_42269028的博客
12-26 708
sklearn学习（21）无监督学习-分解成分中的信号（矩阵分解问题） 东风夜放花千树。更吹落，星如雨。
sklearn矩阵分解类库学习
每天进步一点点2017
06-15 2964
sklearn.decomposition模块提供矩阵分解算法，主要是降维技术，如PCA、NMF 或ICA
Python 第三方模块 机器学习 Scikit-Learn模块 矩阵分解,核近似
weixin_46131409的博客
04-07 494
一.cross_decomposition 1.简介: 该模块用于进行"交叉分解"(cross decomposition) 2.使用: "典型相关分析"(Canonical Correlation Analysis;CCA):class sklearn.cross_decomposition.CCA([n_components=2,scale=True,max_iter=500,tol=1e-06,copy=True]) "偏最小二乘"(Partial Least Squares;PLS)转换与回归:c
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