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  【机器学习数学基础】4-5矩阵近似

  《机器学习的数学》第四章矩阵分解：4.6矩阵近似。隔壁老王。小时候老师总是告诉我们要学会帮助别人，乐于助人，长大之后才发现最穷的、最需要帮助的原来是我。今天学习关于矩阵分解的最后一个内容：矩阵近似，这也是本章的最后一个小节。接下来就看一下什...

  2024-10-28 btikc 技术文章 9 ℃ 0 评论
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  SVD:奇异值分解 svd奇异值分解 与线性方程组

  矩阵有很多种分解形式，LU分解对应高斯消元，QR分解对应格兰特史密斯正交化，而矩阵的SVD分解可以看做矩阵分解到行列空间的结果，如果矩阵为对称矩阵特征向量正交，则SVD的结果与特征向量与特征值值相关。...

  2024-10-28 btikc 技术文章 7 ℃ 0 评论
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  机器学习实战及Python实现——奇异值分解(SVD)

  本篇讲数据降维的另一种更普遍的算法——奇异值分解，主要内容包括数学原理，计算步骤，优缺点，应用场景、Python推荐示例等内容。1、数学原理奇异值分解（SingularValueDecomposition，SVD）是一种重要的矩阵分解。...

  2024-10-28 btikc 技术文章 11 ℃ 0 评论
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  什么是奇异值分解SVD? 什么是奇异值分解

  说起SVD，首先进入脑海的是不是这个[爱慕]？大名鼎鼎的SVD狙击枪。很可惜这里说的不是这个，作为一个军事爱好者不是讲这个，而是接着上一篇对矩阵特征分解的介绍后，介绍奇异值分解SVD。...

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  用Python进行奇异值分解(SVD)实战指南

  你是否经常沉迷于各大视频网站，连续不断地追剧？或者在某些音乐软件的推荐列表中发现十分合自己口味的歌曲？事实上，这些视频网站和音乐软件能如此“智能”、私人化的背后，是一系列推荐机制。本文来源于机器学习工程师DanielPyrathon的一次...

  2024-10-28 btikc 技术文章 5 ℃ 0 评论
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  矩阵(II) - 网络统计学(15) 矩阵数论

  矩阵在统计学中的用途广泛且多样，主要用于表示和操作数据、简化计算过程以及解决各种统计问题。通过矩阵运算可以简化和加速统计数据分析、建模和计算过程。无论是基本的线性代数操作，还是高级的统计分析方法，矩阵都为我们提供了强大而灵活的工具。3、随机...

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  矩阵分解:从混沌到清晰，数据处理的终极利器

  矩阵分解是线性代数和数值分析中的一个强大工具，它允许我们将复杂的矩阵分解为几个更简单、更易管理的组分。通过这种方式，可以更有效地分析和处理数据。以下是几种常见的矩阵分解方法及其应用：1.LU分解：将矩阵(A)分解为一个下三角矩阵(L...

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  特征值分解与奇异值分解 特征值与奇异值的区别

  要理解奇异值分解，先从特征值开始，下面内容来自网络：从上图看到，M的行向量【3，0】相当于把向量【x,y】的横坐标扩大了3倍。所以这个变换是一个对x，y轴的方向一个拉伸变换。而上图M的行向量【1，1】相当于把向量【x,y】的横轴旋转到了ix...

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  如何证明线性代数奇异值分解SVD? 奇异值分解

  如何证明线性代数奇异值分解SVD？奇异值分解（SingularValueDecomposition，简称SVD）是线性代数中一种重要的矩阵分解方法。对于一个给定的实数或复数矩阵\(A\)，SVD可以将其分解为三个特殊矩阵的乘积，即\...

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  矩阵奇异值分解的推导SVD 矩阵奇异值分解算法

  老样子，因为编辑器不支持公式输入，所以还是按图片上传：

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