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SVD(德拉贡诺夫狙击步枪的英文缩写)

SVD德拉贡诺夫狙击步枪的英文缩写,前苏联军队在1963年选中了由德拉贡诺夫设计的狙击步枪代替莫辛-纳甘狙击步枪,称为CBД(Снайперская Винтовка Драгунова)狙击步枪,英文为SVD(Snayperskaya Vinyovka Dragunov),通过进一步的改进后,在1967年开始装备部队。除前苏/俄外,埃及、南斯拉夫、罗马尼亚等国家的军队也采用和生产SVD。中国仿制的SVD为1979年定型的79式狙击步枪及改进型85式。另外SVD在数学中为奇异值分解。

推荐系统学习笔记

推荐系统学习笔记 在推荐系统的系列笔记中预计将会简要记录这些: 一些推荐系统的基础应用: Content Based Recommendation System 基于内容的推荐系统 Collaborative Filtering 协同过滤 Low Rank Matrix Factorization 低阶矩阵分解 以及一些更加精确不过更为复杂的模型: LFM (Latent Factor Model) 隐因子模型 SVD (Singular Value Decomposition) 奇异值分解 / SVD++ Factorization Machines 因子分解机 Field-aware Factorization

PCA主成分分析学习笔记 + Matlab实现

735178656 \ \end{matrix} \right} $$ $$ λ = \left{ \begin{matrix} . [U, S, X] = svd(sigma); for i = 1:size(X,1) for k = 1:K x= X(i, :)'; end end end % Run PCA [U, S] = pca(X_norm); Z = projectData(X_norm, U, K); 数学证明 可以参考周志华的机器学习P229或者这里 总结 数据降维的意义与作用举例: 数据压缩:可以提升机器学习算法效率与节省储存空间 数据可视化:将数据降维到1-3维,更好地呈现数据

矩阵特征值分解与奇异值分解含义解析及应用

plt.grid(True) plt.show() 从上图可知,y方向进行了2倍的拉伸,x方向进行了3倍的拉伸,这就是B=[3 0;,xn)可逆,则左右两边都求逆,则方阵A可直接通过特征值和特征向量进行唯一的表示,令Q=(x1,x2,.

奇异值分解(SVD)

奇异值分解(SVD) 最近两天都在看奇异值分解及其在推荐系统和图像压缩方面的应用,这部分知识比较散也比较难理解,看代码不是很好懂,所以通过编学边整理的方式帮助大脑理解这部分知识。 SVD思维导图 奇异值分解是什么 奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD),是一种提取信息的方法。比如有一份记录用户关于餐馆观点的数据,要对其进行处理分析,提取背后的因素,

PCA(主成分分析)python实现

PCA(主成分分析)python实现 回顾了下PCA的步骤,并用python实现。深刻的发现当年学的特征值、特征向量好强大。 Introduction to PCA PCA是一种无监督的学习方式,是一种很常用的降维方法。在数据信息损失最小的情况下,将数据的特征数量由n,通过映射到另一个空间的方式,变为k(k n)。 Sample Data 这里用一个2维的数据来说明PCA,选择2维的数据是因为2维的比较容易画图。这是数据: d