超级通俗易懂的奇异值分解（SVD）讲解

最新推荐文章于 2024-11-18 11:38:19 发布
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文章标签： 奇异值分解 SVD
本文深入探讨推荐算法的核心原理，解析个性化推荐系统的构建方法，通过实例代码展示算法实现过程，适合初学者及进阶读者。

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呱唧响
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AI算力网络与通信：模型压缩的高效方法
AI天才研究院
07-10 992
在AI算力网络与通信领域，随着模型规模和复杂度不断增加，对计算资源和通信带宽的需求呈爆炸式增长。模型压缩旨在通过各种技术手段，在不显著降低模型性能的前提下，减小模型的大小和计算量，从而提升AI系统在算力网络与通信中的效率。本文将聚焦于模型压缩的各类高效方法，详细剖析其原理与应用。首先介绍模型压缩相关的核心概念及其联系，通过有趣的故事引入主题，并用通俗易懂的语言解释概念。接着详细讲解核心算法原理与具体操作步骤，结合数学模型和公式进行说明，并给出项目实战的代码案例。
探索AI人工智能中自然语言处理语义表示空间重构的发展脉络
最新发布
AI 领航者的博客
06-29 755
我们的目的就像是探险家去探索一个神秘的世界一样，要去弄清楚在AI人工智能里，自然语言处理中语义表示空间重构是怎么一步一步发展起来的。范围呢，就是围绕着语义表示空间重构这个核心，从它的起源、发展过程到现在的状况都要进行探索。我们会先从核心概念讲起，就像盖房子先打地基一样，把基础的概念弄清楚。然后介绍核心算法原理和具体操作步骤，这就好比告诉大家盖房子的方法。接着用数学模型和公式进一步解释，就像用科学的道理说明房子为什么要这样盖。再通过项目实战让大家看看实际是怎么操作的，就像带大家去参观真实的房子。
线性代数笔记17：SVD通俗理解
crazy_scott的博客
04-28 1832
前面已经对SVD进行了推导，但自己一直理解不够深入，知道看了Strang教授的视频才恍然大悟。 思考 对于对称矩阵，我们知道，可以分解为A=QΛQTA=QΛQTA = Q\Lambda Q^T，这是很美妙和对称的式子，但对于一般的矩阵，我们怎么能得到类似的式子呢？ 我们的目标是想要找到两组不同的正交矩阵（UUU，VVV）和对角矩阵ΛΛ\Lambda，来表示AAA。 ​ 子空...
一文让你通俗理解奇异值分解
zandaoguang的博客
02-10 1070
点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者丨七月算法来源丨3D视觉工坊编辑丨极市平台特征值和奇异值在大部分人的印象中，往往是停留在纯粹的数学计...
奇异值分解-通俗教程
yaohaishen的专栏
01-09 2626
Singular value Decomposition(SVD) A Fast Track Tutorial这篇论文对奇异值分解以实例的形式进行了很简单直观的解释，看完之后给人恍然大悟的感觉，特拿过来分享一下。     以下是从wiki上拿过来的概念解释： 1.  奇异值分解（singular value decomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解。 假...
SVD通俗解析
游戏里的编程游戏
05-09 1394
1.特征分解 对于方阵A（n×n）而言，假若A存在n个特征向量线性无关，也就是满足可对角化的条件 那么有 其中，W是这n个特征向量所张成的n×n维矩阵，而Σ为这n个特征值构成的对角矩阵 假如A为对称矩阵，则A可以表示为...
通俗理解SVD的学习过程
a1212563的博客
08-01 249
参考如下链接： https://www.cnblogs.com/pinard/p/6251584.html 首先理解Aν=λv 1，方阵x向量=常数x向量：一个指定方向的向量，在和一个矩阵做运算后，向量不改变方向，但大小发生改变。最初让我搞不明白的是按照之前的知识矩阵怎么能和一个常数起有着相同的作用，但是当我们理解了矩阵运算是一种变换之后似乎就理解了，举个例子：魔方的还原，就相当于...
主成分分析逆变换_通俗易懂的讲解奇异值分解(SVD)和主成分分析(PCA)
weixin_39849762的博客
12-22 427
图片来自Unsplash上的Dave0.本教程包含以下内容特征分解对称矩阵的特征分解奇异值分解(The Singular Value Decomposition，SVD)主成分分析(Principal Component Analysis ，PCA)——特征提取1.特征分解首先，我们简单回顾下特征值和特征向量的定义。在几何学中，矩阵A的特征向量是指一个经过与矩阵A变换后方向保持不变的向量(其中，假...
主成分分析（PCA）原理详解
热门推荐
Microstrong
06-09 66万+
“微信公众号”本文同步更新在我的微信公众号里，地址：https://mp.weixin.qq.com/s/Xt1vLQfB20rTmtLjiLsmww本文同步更新在我的知乎专栏里面：主成分分析（PCA）原理详解 - Microstrong的文章 - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/377770741.相关背景在许多领域的研究与应用中，通常需要对含有多个变量的数据进行观...
线性回归算法梳理
pandawang830的博客
03-28 2499
目录 1、机器学习基本概念 2、线性回归原理 3、优化方法 4、线性回归的评估指标 5、sklearn参数详解 1、机器学习基本概念 监督学习：KNN、线性回归、逻辑回归、SVM、决策树和随机森林、神经网络 无监督学习：K-means、聚类分析、可视化和降维-PCA、关联性规则学习 泛化能力：Generalization Ability，是指指机器学习算法对新鲜样本的适应能力。学...
什么是奇异值分解
彬彬侠的博客
11-18 763
奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）是线性代数中的一种重要矩阵分解技术，在机器学习、数据压缩和降维等领域有广泛的应用。奇异值分解将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积，能够揭示矩阵的某些内在特性。
（十八）通俗易懂理解——SVD降维（协同过滤）
qq_36696494的博客
04-09 2273
最近内容看的挺少，但是遇到仍是一大堆不懂的知识点，感觉有很多坑要弥补。这节给自己稍微复习记录一下SVD降维算法，该算法在推荐上有一定的应用。其实挺想吐槽一下网上的一些博客，虽然人家也是给自己做个记录，不过对于本渣渣，实在理解能力有限，细节上的处理仍是不懂，希望今后我的记录不会出现类似问题。 线性代数相关知识： 任意一个M*N的矩阵A（M行*N列，M>N），可以被写成三个矩阵的乘积：...
SVD奇异值分解通俗理解-机器学习学习笔记
优快云XXCQ的博客
01-20 3912
概念引入 矩阵A的大小为m*n 如图以此类推 图中的∑为S，S是对角阵(只有对角阵上是有元素的) 以图上的矩阵A为例，我们可以将他分成三个矩阵相乘的形式 先在X轴上做变换 这是在X,Y轴上同时做了变换 特征值越大，对变换的影响也就越大，比如上图中的蓝色箭头，是图中以几何形式影响最大的特征值 不是所有的特征值都要处理，那样会使得情况无穷无尽(试想一下把矩阵A分成N种情况)，我们挑选影响较大的就可以了，在上图中，就表现为把前r个特征值表现出来，经过这样的分解，我们成功把矩阵A分成了三块，它的几何形状由上
精简易懂，30 分钟学会 SVD 矩阵分解，很强！
算法channel
05-05 7914
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...
奇异值分解---SVD(机器学习实战第14章）
tumantou2hao的博客
03-04 670
SVD（奇异值分解）： 优点：简化数据，去除噪声点，提高算法的结果； 缺点：数据的转换可能难以理解； 适用于数据类型：数值型。 通过SVD对数据的处理，我们可以使**用小得多的数据集来表示原始数据集**，从有噪声的数据中抽取相关特征，这样做实际上是**去除了噪声和冗余信息**，以此达到了优化数据、提高结果的目的。 最早的SVD应用之一是**信息检索**。我们称利用SVD的方法为隐性语义...
人工智能-必备数学基础视频教程
11-09
一套完整的数学基础课合集，解决与人工智能相关的所有必备数学基础。AI人工智能之数学基础视频培训课程概况：讲解人工智能、机器学习和深度学习过程中用到的数学知识。包括线性代数、微积分、信息论等等人工智能相关的数学知识。
（转载总结）SVD 及其在推荐系统中的应用
u011412768的博客
10-30 7373
因为要用到基于SVD的推荐作为baseline，所以最近学习了一下SVD这个算法，感觉理解了好长时间。首先看的两篇是介绍SVD的文章，阅读量很大，翻译得很好。后面在网上又找到一篇专门解释SVD应用到推荐系统的文章，感觉博主写得很不错。   SVD介绍博文两篇： 地址1：奇异值分解(SVD) --- 线性变换几何意义 地址2：奇异值分解(SVD) --- 几何意义   下面是博主“不是我...
易懂的奇异值分解
Wu_whiteHyacinth的博客
09-01 1067
我们知道如果一个矩阵 A 是方阵，即行列维度相同（mxm），一般来说可以对 A 进行特征分解： 其中，U 的列向量是 A 的特征向量，Λ 是对角矩阵，Λ 对角元素是对应特征向量的特征值。 举个简单的例子，例如方阵 A 为： 那么对其进行特征分解，相应的 Python 代码为: 运行输出： 特征分解就是把 A 拆分，如下所示： 其中，特征值λ1=3.4142135...
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