SVD不收敛于线性最小二乘
SVD（奇异值分解）是一种常用的矩阵分解方法，用于将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积。它在很多领域中都有广泛的应用，包括图像处理、推荐系统、自然语言处理等。
SVD的优势在于它可以提取出矩阵的主要特征，从而降低数据的维度，去除噪声和冗余信息。这使得SVD在数据压缩、特征提取和数据降维等任务中非常有用。
在线性最小二乘问题中，SVD可以用于求解最优解。线性最小二乘问题是指在给定一组线性方程和一个目标向量的情况下，找到使得这组方程的解与目标向量的差的平方和最小的解。SVD可以将这个问题转化为一个简化的形式，从而更容易求解。
在云计算领域，SVD可以应用于大规模数据的处理和分析。通过将数据矩阵进行SVD分解，可以降低数据的维度，减少存储和计算的开销。此外，SVD还可以用于数据的降噪和特征提取，帮助用户更好地理解和利用数据。
腾讯云提供了一系列与SVD相关的产品和服务，例如：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）：提供了强大的机器学习和深度学习工具，包括SVD等矩阵分解算法的实现。
- 腾讯云大数据平台（https://cloud.tencent.com/product/emr）：提供了分布式计算和存储的解决方案，可以高效地处理大规模数据，并应用SVD等算法进行数据分析和挖掘。
- 腾讯云人工智能平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）：提供了丰富的人工智能服务，包括图像处理、自然语言处理等领域，可以应用SVD等算法进行数据处理和分析。
总之，SVD作为一种重要的矩阵分解方法，在云计算领域有着广泛的应用。通过腾讯云提供的相关产品和服务，用户可以方便地利用SVD算法进行数据处理、分析和挖掘，从而更好地应用云计算技术。
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昨日，英特尔作为战略合作伙伴出席了2018腾讯云+未来峰会。峰会上，Raejeanne Skillern发表了演讲，深入介绍了英特尔与腾讯云在云计算、人工智能等领域的合作，展示了双方在数据时代驱动未来变革领域取得的一系列成果。作为新时代技术下的你，如何看待两者的合作，以AI推动从云到边缘的全面创新？
浏览 703提问于2018-05-24
1回答
大规模伪逆
、、
我想计算一个巨大矩阵的。理想情况下，我希望在一个有2300万行和1000列的矩阵上运行，但如果有必要，我可以将行数减少到400万，只运行我的实验的一个部分。
显然，将矩阵加载到内存中并在其上运行SVD是行不通的。提到了方法，并提到，，， (广义最小残差)，BiCGSTAB (双共轭梯度稳定)，QMR (准最小残差)，TFQMR (无转置的QMR)和MINRES (最小残差)方法是最好的Krylov子空间方法。但我不知道接下来该怎么做。计算如此巨大的矩阵的伪逆是否可行？如果是，使用哪些算法或软件库？我有一个大型的计算集群，所以并行方法是受欢迎的。
指向R包。这样行得通吗？有人用过吗？我通常使用P
浏览 0提问于2010-07-21得票数 8
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有人知道Matlab的svd函数产生的奇异向量的符号是如何确定的吗？
让我们：
B = U*S*V'
是实数或复数2乘2矩阵B的有效svd分解，则：
B = (U*c)*S *(V*c)'
也是有效的，其中c是改变一个或两个奇异向量的符号的矩阵：
c = diag([1 -1]), diag([-1 1]) or diag([-1 -1])。
我想知道Matlab的svd算法是如何确定U和V上的奇异向量的符号的。
浏览 3提问于2014-05-05得票数 4
8回答
腾讯智能云为开发者带来哪些便利？
、、、、
腾讯云在云+未来峰会上推出了智能云。使得普通开发者能够快速上手进行开发。能够有效节省自身开发成本，我想知道究竟带来了哪些便利？有哪些服务极大提升了开发效率和用户体验？
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物联网、大数据、云计算、人工智能之间的关系如何？
大数据、云计算，人工智能的发展，对物联网会有哪些帮助？
浏览 2534提问于2018-04-12
我很困惑，因为我的一位同事最近告诉我，他更喜欢使用SVD而不是PCA (通过eigendecomposition)，因为与后者相反，前者是非线性的，因此它也可以识别一些非线性模式。
然而，我无法确切地看出SVD是如何非线性的，因为我的印象是它只是应用了一系列线性矩阵乘法(也请参阅这个StackExchange答案)。
我知道this当然是非线性的，因此有时被称为非线性PCA。
SVD是非线性的，PCA是线性的吗？
浏览 0提问于2018-10-26得票数 4
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4回答
腾讯云文档中没有关于TBDS数据接入组件的说明，TBDS都支持哪些数据来源？是否支持工业物联网设备实时数据采集？是否支持如达梦、翰高等国产数据库？另外机器学习平台DI-X也没有相关文档支持。
[附加信息]
浏览 679提问于2018-04-08
1回答
对于稳健拟合问题，我想通过杠杆值来找出离群值，这是“帽子”矩阵的对角线元素。设数据矩阵为X (n * p)，帽子矩阵为：
Hat = X(X'X)^{-1}X'
其中X'是X的转置体。
当n很大时，帽子矩阵是巨大的(n * n)。所以计算它是很费时的。我想知道是否有更快的方法来计算杠杆值？
浏览 4提问于2016-12-02得票数 3
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相信大家对本期腾讯云开发者社区技术沙龙【计算机视觉的原理及最佳实践】还意犹未尽，所以我们请来了沙龙的五位分享嘉宾在本版块为各位开发者们继续解答关于计算机视觉的问题。同时，对本场沙龙感兴趣的小伙伴也可以点击链接直达沙龙活动页，观看沙龙回放并下载沙龙资料。
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各大公司相继提出自己的机器学习平台，那么腾讯“云+未来”峰会上一站式机器学习平台TI-ONE到底是什么？提供了怎样的功能？
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我是机器学习的新手，我在谷歌云平台上看到了一些与人工智能相关的服务，我认为这些服务很容易使用。
这是我需要的，我有大约20,000个段落(3或4行)我需要找到最匹配的段落根据用户的问题。用户提出任何问题或键入任何句子，我需要找到与此用户句子最相似的段落，我如何做到这一点。我需要什么服务来实现这一点我想使用谷歌云平台。这在gcloud中是可能的吗?如果是，那么如何实现。
浏览 3提问于2020-11-27得票数 0
为什么用mqtt用户名与密码的方法连接腾讯云mqtt服务器后，一段时间(几天)不连接后会自动断开？然后在使用相同的用户名与密码再次连接时就再也连接不上了。
操作方法：
1. 使用了腾讯给的腾讯云物联网平台生成小工具自动生成用户名与密码
2. 使用MQTT.fx工具连接或者其他设备连接腾讯云mqtt服务器
结果：
使用原先同样的用户名与密码，在断开与腾讯云mqtt服务器一段时间(一般几天)后就再也无法使用相同的用户与密码连接到mqtt云服务器了
浏览 1472提问于2021-02-17
基于主成分分析(PCA)的PMI矩阵和约简:根据两个单词出现在一起的次数(在某个预定义的窗口中)，以及单个词的频率，构建PMI矩阵。然后利用PCA对其进行约简，得到语料库中每个词的密集表示，从而能够捕捉到文本的一些语义。
CBOW:通过神经网络学习单词表示，其最终目标是最大限度地提高正确单词对的概率。通过计算一个单词在训练数据中出现在另一个单词上下文中的次数来预先知道概率值。
这两种方法都使用计数，然后得到一个密集的单词表示。一个比另一个有决定性的优势吗？为什么在前一种方法做完全相同的工作时引入了CBOW？
浏览 0提问于2021-08-22得票数 0
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我想知道哪个应用程序/最适合Smalltalk。有人能给我提供一些有用的链接来回答我的问题吗？
通过googling，我了解到一些公司使用它来：
物流与外贸应用
桌面、服务器和脚本开发
数据处理和后勤、脚本和演示文稿
但是我找不到可以告诉我哪个编程域Smalltalk-80 (或Smalltalk)最适合的文档/研究论文。
一些编程领域是:人工智能推理.通用应用.金融时间序列分析.自然语言处理.关系数据库查询.应用脚本.因特网.符号数学.统计应用.文本处理.矩阵算法
希望你们能帮我。我这样做是为了我的案例研究。提前谢谢。
浏览 10提问于2010-11-29得票数 6
腾讯云有哪些相关产品呢？我想使用深度学习做一些事情，但是对我这种小白来说可能有点难，有没有相关的应用场景参考下，有教程的话最好！
浏览 1744提问于2018-09-07
1回答
我正在尝试将一个IDL程序翻译成Python。我必须通过以下方式解决来自SVD的结果
from scipy.linalg import svd
A = [[1,2,3],[4,5,6]]
b = [4,4,5]
u,w,v = svd(A)
这段代码运行得很好，并且可以很好地从IDL翻译过来。下一步是IDL(!)
x = svsol(u,w,v,b)
python和IDL中的u几乎相同(对于其他矩阵也是如此)。唯一的区别是维数，IDL的矩阵更大，但有很多零。从这个意义上说，Python的矩阵看起来更加压缩了。
有没有人知道类似的Python。
如果任何人需要它，这里是的手册。
浏览 0提问于2012-09-25得票数 3
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在中，提出了求解线性方程M·x=b(矩阵M为平方)的方法是缓慢的(用QR分解法求解)。现在我注意到numpy.linalg.solve实际上正在使用LU分解。事实上，对于最小二乘的非平方范德蒙设计矩阵V，我想求出"V·x = b“。我不想要正规化。我看到了多种方法：
用numpy.linalg.lstsq求解"V·x = b“，采用基于奇异值分解的Fortran "xGELSD”。SVD比LU分解还要慢，但我不需要计算"(V^T·V)“。
用numpy.linalg.solve对"(V^T·V)·x = (V^T·b)“进行LU分解。
用nu
浏览 0提问于2019-03-26得票数 4
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