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矩阵特征值分解(EDV)与奇异值分解(SVD)在机器学习中的应用

文章目录 说明 特征分解定义 奇异值分解 在机器学习中的应用 参考资料 百度百科词条:特征分解,矩阵特征值,奇异值分解,PCA技术 https://zhuanlan.zhihu.com/p/29846048...,常能看到矩阵特征值分解(EDV)与奇异值分解(SVD)的身影,因此想反过来总结一下EDV与SVD在机器学习中的应用,主要是表格化数据建模以及nlp和cv领域。...特征分解定义 特征分解(Eigendecomposition),又称谱分解(Spectral decomposition)是将矩阵分解为由其特征值和特征向量表示的矩阵之积的方法。...需要注意只有对可对角化矩阵才可以施以特征分解。 什么是特征值,特征向量?...奇异值分解 奇异值分解(Singular Value Decomposition)是线性代数中一种重要的矩阵分解,奇异值分解则是特征分解在任意矩阵上的推广。

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【总结】奇异值分解在缺失值填补中的应用都有哪些?

作者 Frank 本文为 CDA 数据分析师志愿者 Frank原创作品,转载需授权 奇异值分解算法在协同过滤中有着广泛的应用。...介绍了这么多,下面引出本文的重点,即奇异值分解算法。奇异值分解算法假设矩阵可以分解成三个矩阵的乘积。...其中第一个矩阵是一个方阵,并且是正交的,中间的矩阵通常不是方阵,它对角线上的元素都是由原矩阵的特征值构成的,第三个矩阵也是一个方阵,并且也是正交矩阵。 奇异值分解算法可以用于矩阵近似问题。...基于这种思想,奇异值分解可以用于预测用户对电影的评分。...奇异值分解算法并不能直接用于填补缺失值,但是可以利用某种技巧,比如加权法,将奇异值分解法用于填补缺失值。这种加权法主要基于将原矩阵中的缺失值和非缺失值分离开来。

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    奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用

    作者: 刘建平 编辑:黄俊嘉 授权转发自:刘建平《奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用》 地址:https://www.cnblogs.com/pinard/...p/6251584.html 前 言 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,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统...那么我们如何求出SVD分解后的U,Σ,V这三个矩阵呢?如果我们将A的转置和A做矩阵乘法,那么会得到n×n的一个方阵 ? 。既然 ?...对于奇异值,它跟我们特征分解中的特征值类似,在奇异值矩阵中也是按照从大到小排列,而且奇异值的减少特别的快,在很多情况下,前10%甚至1%的奇异值的和就占了全部的奇异值之和的99%以上的比例。...也就是说,我们的PCA算法可以不用做特征分解,而是做SVD来完成。这个方法在样本量很大的时候很有效。

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    奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用

    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,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域...那么我们如何求出SVD分解后的$U, \Sigma, V$这三个矩阵呢?     如果我们将A的转置和A做矩阵乘法,那么会得到$n \times n$的一个方阵$A^TA$。...对于奇异值,它跟我们特征分解中的特征值类似,在奇异值矩阵中也是按照从大到小排列,而且奇异值的减少特别的快,在很多情况下,前10%甚至1%的奇异值的和就占了全部的奇异值之和的99%以上的比例。...也就是说,我们的PCA算法可以不用做特征分解,而是做SVD来完成。这个方法在样本量很大的时候很有效。...SVD小结      SVD作为一个很基本的算法,在很多机器学习算法中都有它的身影,特别是在现在的大数据时代,由于SVD可以实现并行化,因此更是大展身手。

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    在 Solidity中使用值数组以降低 gas 消耗

    正是后一个特性使我们能够考虑使用值数组(Value Array)。在机器字长的语言中,例如32位(4字节),值数组(Value Array)不太可能实用。...值数组(Value Arrays) 值数组是以值类型[4]保存的数组。这意味着在程序中遇到变量符号,就会使用其值。....; } } 请注意,在函数返回之后,函数的users参数将保持不变,因为它是通过值传递的,为了获得更改后的值,需要将函数返回值赋值给users变量。...可能的固定长度值数组 在Solidity机器字长为256位(32字节),我们可以考虑以下可能的值数组。...但是,由于此技术使用更多的内存,代码和复杂性,因此抵消了使用值数组的可能优势。 Gas 消耗对比 编写了库和合约后,我们使用在此文[10]中介绍的技术测量了gas消耗。

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    用Spark学习矩阵分解推荐算法

    在矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用中,我们对矩阵分解在推荐算法中的应用原理做了总结,这里我们就从实践的角度来用Spark学习矩阵分解推荐算法。 1....Spark推荐算法概述     在Spark MLlib中,推荐算法这块只实现了基于矩阵分解的协同过滤推荐算法。...3) iterations :在矩阵分解用交替最小二乘法求解时,进行迭代的最大次数。这个值取决于评分矩阵的维度,以及评分矩阵的系数程度。一般来说,不需要太大,比如5-20次即可。默认值是5。     ...4) lambda: 在 python接口中使用的是lambda_,原因是lambda是Python的保留字。这个值即为FunkSVD分解时对应的正则化系数。...在实际应用中,我们需要通过交叉验证来选择合适的矩阵分解维度与正则化系数。这里我们由于是实例,就简化了。

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    必会算法:在旋转有序的数组中找最小值

    大家好,我是戴先生 今天给大家介绍一下如何利用玄学二分法找出最小值 想直奔主题的可直接看思路2 这次的内容跟 必会算法:在旋转有序的数组中搜索 有类似的地方 都是针对旋转数据的操作 可以放在一块来学习理解...##题目 整数数组 nums 按升序排列,数组中的值互不相同 在传递给函数之前,nums 在预先未知的某个下标 k(0 数组变为 [...大家都懂 时间复杂度:O(n) 空间复杂度:O(1) ###代码实现1 思路1的代码实现如下 /** * 暴力破解法 * * @param num 给定的旋转后数组...所以最小值就是在二段的第一个元素 还有一种极端的情况就是 经过多次旋转之后 数组又变成了一个单调递增的数组 此时的最小值就是第一个元素 我们用数组[1,2,3,4,5,6,7,8,9]举例说明 3...也就是最小值存在于mid~end之间 此时问题就简化为了在一个单调递增的区间中查找最小值了 所以总的规律就是: 在二分法的基础上 当中间值mid比起始值start对应的数据大时 判断一下mid和end

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    在 Google 工作六年半后,我还是选择离职了

    本文的作者就是一位在谷歌工作了六年之久的老员工,但是他的离职却与这些因素没有关系,相反,他对这些事件不以为然、并且极为赞许谷歌内部的企业文化。不过为了更好的风险回报,他还是最终选择了离职。...但是在人工智能和机器学习领域,谷歌毫无疑问地走在前列。谷歌在技术人才的数量和质量方面都处于前列。谷歌在机器学习方面的应用繁多,比如自动驾车、助手、搜索,等等。...的确,还有其它类似的应用可供选择,但是对我来说,替换的过程需要重新适应, 我不愿意。 我不认为有替代 YouTube 的选择,它是独一无二的。...二、Google Cloud 不再是初创公司 我在谷歌担任 PM 后的第一个任务是推出 Monarch,它是谷歌针对谷歌应用和服务(地图、Gmail 等)的监控服务。...当然,这并不影响我在谷歌工作六年半后最终选择离职。

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    Python numpy np.clip() 将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间

    numpy.clip.html numpy.clip(a, a_min, a_max, out=None, **kwargs) 下面这段示例代码使用了 Python 的 NumPy 库来实现一个简单的功能:将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间...具体来说,它首先创建了一个包含 0 到 9(包括 0 和 9)的整数数组,然后使用 np.clip 函数将这个数组中的每个元素限制在 1 到 8 之间。...此函数遍历输入数组中的每个元素,将小于 1 的元素替换为 1,将大于 8 的元素替换为 8,而位于 1 和 8 之间的元素保持不变。处理后的新数组被赋值给变量 b。...print(b) 最后,这行代码打印变量 b 所引用的经过处理后的数组。输出应该是:[1 1 2 3 4 5 6 7 8 8]。...性能考虑:对于非常大的数组,尤其是在性能敏感场景下使用时,应当注意到任何操作都可能引入显著延迟。因此,在可能情况下预先优化数据结构和算法逻辑。

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    至少在两个数组中出现的值(哈希位运算)

    题目 给你三个整数数组 nums1、nums2 和 nums3 ,请你构造并返回一个 不同 数组,且由 至少 在 两个 数组中出现的所有值组成。 数组中的元素可以按 任意 顺序排列。...示例 1: 输入:nums1 = [1,1,3,2], nums2 = [2,3], nums3 = [3] 输出:[3,2] 解释:至少在两个数组中出现的所有值为: - 3 ,在全部三个数组中都出现过...示例 2: 输入:nums1 = [3,1], nums2 = [2,3], nums3 = [1,2] 输出:[2,3,1] 解释:至少在两个数组中出现的所有值为: - 2 ,在数组 nums2 和...- 3 ,在数组 nums1 和 nums2 中出现过。 - 1 ,在数组 nums1 和 nums3 中出现过。...示例 3: 输入:nums1 = [1,2,2], nums2 = [4,3,3], nums3 = [5] 输出:[] 解释:不存在至少在两个数组中出现的值。

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