奇异值分解SVD / 开普饭

import numpy as np arr1 = np.array(((1,4),(2,5),(3,2))) arr2 = np.array((3,4)) print('第一个矩阵:\n',arr1 ...

前言奇异值分解(SVD)在降维,数据压缩,推荐系统等有广泛的应用,任何矩阵都可以进行奇异值分解,本文通过正交变换不改变基向量间的夹角循序渐进的推导SVD算法,以及用协方差含义去理解行降维和列降维,最 ...

向量是存储和操作数据的一种有用的方法,可以用箭头或数字数组来表示它们.然而,创建更复杂的数据结构是有帮助的,这正是需要引入矩阵的地方. 介绍矩阵是正方形或矩形数组,包含两个维度:行和列,我们可以把它 ...

AD:(本人录制的backtrader视频课程,大家多多支持哦~ https://edu.csdn.net/course/detail/9040) 无意中发现了一个巨牛的人工智能教程,忍不住分享一下给 ...

今天我们来看一个在数据分析和机器学习领域中常用的降维方法,即主成分分析(PCA).它是探索性数据分析(EDA)和机器学习算法对数据的基本处理方法. 1引言首先,我们来看一下机器学习中数据的表示形式. ...

图片来自Unsplash上的Dave 0.本教程包含以下内容特征分解对称矩阵的特征分解奇异值分解(The Singular Value Decomposition,SVD) 主成分分析(Prin ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23973 R语言是一门非常方便的数据分析语言,它内置了许多处理矩阵的方法. 作为数据分析的一部分,我们要在有价证券矩阵的操作上做一些工作,只需几行代 ...

在之前介绍苏联德拉贡诺夫SVD狙击步枪的时候,有多位读者老爷提到罗马尼亚的PSL狙击步枪,该枪外观与SVD很相似,但内部结构差异较大,是一个放大的AK步枪.今天彩云就来说一说罗马尼亚PSL狙击步枪. ...

今天,奇异值分解已经通过许多科学分支传播,特别是心理学和社会学.气候和大气科学以及天文学.它在机器学习以及描述性和预测性统计中也非常有用. 历史奇异值分解技术(简称SVD)具有长期且有些令人惊讶的历 ...

本文转自3D视觉工坊特征值和奇异值在大部分人的印象中,往往是停留在纯粹的数学计算中.而且线性代数或者矩阵论里面,也很少讲任何跟特征值与奇异值有关的应用背景. 奇异值分解是一个有着很明显的物理意义的一 ...

相比于计算机视觉,NLP可能看起来没有那么有趣,这里没有酷炫的图像识别.AI作画.自动驾驶,我们要面对的,几乎都是枯燥的文本.语言.文字.但是,对于人工智能的征途来说,NLP才是皇冠上的那颗珍珠,它美 ...

奇异值分解SVD