svd简化

最新推荐文章于 2024-08-19 09:39:06 发布
最新推荐文章于 2024-08-19 09:39:06 发布
阅读量366 收藏
点赞数
分类专栏： ml
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_39643868/article/details/89639133
版权
  • SVD,Singular Value Decomposition奇异值分解
    提取信息方法
    可看成是从噪声中抽取信息
  • 信息检索：
    隐性语义检索LSI，Latent Semantic Indexing
    隐形语义分析LSA,Latent Semantic Analysis
    在这里插入图片描述
  • 推荐系统
    利用SVD从数据中构建一个主题空间
    再利用其空间下构建相似度
    （高维->低维，低维空间中计算相似度，提升RS效率）
    矩阵分解
    数据矩阵分解为多个独立的部分
    易于处理的形式
    两个或多个矩阵的乘积
  • SVD是矩阵分解的一种类型
    U, Σ \Sigma Σ,V
    在这里插入图片描述
    Σ \Sigma Σ只有对角元素，从大到小排列，称为奇异值
    奇异值与特征值(PCA 数据中重要特征)是有关系的。就是矩阵 ( D a t a ∗ D a t a T ) (Data* Data^T) (Data∗DataT)特征值的平方根
    在某个奇异值的数目(r 个=>奇异值的平方和累加到总值的90%以上)之后，其他的奇异值都置为0(近似于0)。
    意味着数据集中仅有 r 个重要特征，而其余特征则都是噪声或冗余特征
  • 优点：简化数据，去除噪声
  • 缺点：转换难以理解
简化版奇异值分解（SVD）方法详解
DuHz的博客
02-16 1409
奇异值分解（SVD）是一个强大的矩阵分解工具，广泛应用于数据降维、图像压缩、机器学习等领域。然而，对于大规模数据或高维矩阵，计算和存储的开销非常大，因此提出了多种简化版的 SVD 方法。这些简化版方法在保证解的精度的同时，能够显著减少计算量和内存占用。本文将详细介绍几种简化版 SVD 方法，包括经济型 SVD、随机化 SVD、增量 SVD、分块 SVD 和偏最小二乘法（PLS），并通过数学公式详细解释这些方法。
【Python机器学习】利用SVD简化数据——SVD的应用
weixin_39407597的博客
08-17 360
利用SVD实现，我们能够用小得多的数据集来表示原始数据集。这样做实际上是去除了噪声和冗余信息。
利用SVD简化数据
新博客：https://aping-dev.com/
06-18 1066
协方差矩阵的特征向量为数据传播的方向，特征值为该方向上的幅度。 第二大特征向量正交于最大特征向量，指向第二大数据传播方向。因为只有方阵才能求其特征值与特征向量，所以非方阵Data就只先转化为方阵：Data * （Data的转置），然后求其特征值与特征向量，最后将正的特征值开根号，得到奇异值。#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- #coding
SVD简化数据
lilong117194的博客
11-21 692
基础知识可以参考： http://blog.youkuaiyun.com/lilong117194/article/details/785790621. 奇异值分解 SVD(singular value decomposition)1.1 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 （
简化数据之SVD
咖啡男孩之SRE之路
01-25 439
奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD），核心是一次分解两大作用，一次分解是指矩阵分解，两大作用是简化数据和推荐系统。
【机器学习实战】11、利用SVD简化数据
呆呆的猫的博客
03-25 1566
第十四章 利用SVD简化数据 14.1 SVD的应用 14.1.1 隐形语义索引 14.1.2 推荐系统 14.2 矩阵分解（SVD矩阵分解） 14.3 利用python实现SVD 14.4 基于协同过滤（collaborative filtering）的推荐引擎 14.4.1 相似度计算 14.4.2 基于物品的相似度还是基于用户的相似度？ 14.4.3 推荐引擎的评价 14.5 ...
如何利用SVD简化数据
u011868279的博客
05-04 790
如何利用SVD简化数据
【Python机器学习】利用SVD简化数据——利用Python实现SVD
weixin_39407597的博客
08-18 413
NumPy有一个称为linalg的线性代数工具箱。
【Python机器学习】利用SVD简化数据——示例：基于SVD的图像压缩
最新发布
weixin_39407597的博客
08-19 355
我们可以使用SVD来对数据降维，从而实现图像的压缩。
【Python机器学习】利用SVD简化数据——基于协同过滤的推荐引擎
weixin_39407597的博客
08-18 1056
有很多方法可以实现推荐功能，其中协同过滤是通过将用户和其他用户的数据进行对比来实现推荐的。
【Python机器学习】利用SVD简化数据——示例：菜肴推荐引擎
weixin_39407597的博客
08-18 1148
现在，构建一个推荐引擎，该推荐引擎关注的是餐馆食物的推荐。
机器学习实战(12) 利用SVD简化数据 基于python3
得克特
02-09 379
文章目录SVD初探基于协同过滤的推荐引擎基于物品相似度的推荐引擎利用SVD提高推荐的效果基于SVD的图像压缩 SVD初探 SVD是一种最常见的矩阵分解技术，SVD将原始的数据Data分解为U Sigma和VTV^TVT，U为m行m列，Sigma为m行n列，VTV^TVT为n行n列。Sigma矩阵只有对角元素，其他元素均为0，Sigma的对角元素是从大到小排列的，这些对角元素称为奇异值。这里的奇异值...
机器学习实战——第十四章－利用SVD简化数据-程序详解-python3
youhuakongzhi的博客
02-28 337
import numpy from numpy import linalg def loadExData(): return[[1,1,1,0,0], [2,2,2,0,0], [1,1,1,0,0], [5,5,5,0,0], [1,1,0,2,2], [0,0,0,3,3],...
14利用SVD简化数据
yiluohan0307的专栏
05-17 331
【转】第14章 利用SVD简化数据 一、svd概述 奇异值分解(Singular Value Decomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不仅用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理领域的隐性语义检索（Latent Semantic Indexing, LSI）或 隐形语义分析（Latent Semantic Analysis, LSA）。 ...
SVD（奇异值分解）简化数据
淮南草的博客
08-01 1531
SVD优点：简化数据、去除噪声、提高算法的结果 SVD是一个强大的降维工具，我们可以利用SVD来逼近矩阵并从中提取重要特征。通过保留矩阵80%~90%的能量，就可以得到重要的特征并去掉噪声。其中一个重要应用案例就是推荐引擎。 协同过滤的核心式相似度计算方法，有很多相似度计算方法都可以用于计算物品和用户之间的相似度。 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...
【简化数据】奇异值分解(SVD)
热门推荐
wepon的专栏
12-28 3万+
【简化数据】奇异值分解(SVD) @author：wepon @blog：http://blog.youkuaiyun.com/u012162613/article/details/42214205 1、简介 奇异值分解（singular Value Decomposition），简称SVD，线性代数中矩阵分解的方法。假如有一个矩阵A，对它进行奇异值分解，可以得到三个矩阵：
机器学习实战—利用SVD简化数据
zoinsung_lee的博客
05-06 803
一、SVD的应用 奇异值分解： 优点：简化数据，去除噪声。提高算法的结果。 缺点：数据转换难以理解。 利用SVD能够实现用小得多的数据集来表示原始数据集，这样做，实际上是去除了噪声和冗余信息。当我们视图节省空间时，去除噪声和冗余信息是目标，但是我们这里则是从数据中抽取信息，基于这个视角，我们可以把SVD看成是从有噪声的数据中抽取相关特征。 1、隐性语义索引（LSI） 利用SVD的方法为...
SVD（奇异值分解）
chbxw
12-04 1460
一、SVD（奇异值分解 Singular Value Decomposition）
SVD奇异值分解详解：简化复杂矩阵的利器
SVD的动机在于简化复杂矩阵，通过找到其主要特征来理解和近似它。在特征值分解中，我们关注的是对称矩阵，而SVD则适用于所有实数或复数矩阵。特征值分解能找出对称矩阵的主要特征向量和特征值，这些特征向量对应于...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值