1.SVD SVD: Singular Value Decomposition,奇异值分解SVD算法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。是很多机器学习算法的基石。假设我们现在有一个矩阵M(m×n)，如果其存在一个分解：M = UDVT 其中，U（m×m，酉矩阵，即UT=U-1）； D（m×n，半正定矩阵）； VT（n×n，酉矩阵，V的共轭转置矩阵）；这样的
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2023-12-01 12:17:14
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奇异值分解（Singular Value Decomposition，后面简称 SVD）是在线性代数中一种重要的矩阵分解，它不光可用在降维算法中（例如PCA算法）的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语
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2023-05-23 19:26:47
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python的sys模块是与python解释器交互的一个接口，提供对解释器使用或维护的一些变量的访问，即与解释器强烈交互的函数。sys模块的常用函数：1.sys.argv：命令行参数列表。第一个元素是脚本的名称，后面是终端传入的值；可以在执行整个程序前通过终端传入参数，然后执行程序，实现从程序外部向程序内部来传递参数。2.sys.path：返回模块的搜索路径的列表。可以将写好的模块放在得到的某个路
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2023-06-16 16:57:14
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python基础篇（三） 一、集合集合是一个无序的，不重复的数据组合，主要功能如下：去重，把一个列表变成集合时，会自动把重复的去掉关系测试，测试两组数据之间的交集、并集、差集等关系基本操作# 定义两个集合
>>> s = set([1,2,3,4])
>>> s
set([1,2,3,4])
>>> t = set('hello')
注：在《SVD（奇异值分解）小结 》中分享了SVD原理，但其中只是利用了numpy.linalg.svd函数应用了它，并没有提到如何自己编写代码实现它，在这里，我再分享一下如何自已写一个SVD函数。但是这里会利用到SVD的原理，如果大家还不明白它的原理，可以去看看《SVD（奇异值分解）小结 》1、SVD算法实现1.1 SVD原理简单回顾有一个\(m \times n\)的实数矩阵\(A\)，我们可
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2023-07-05 12:35:21
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目录一、特征值分解（EVD） 二、奇异值分解（SVD） 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。是很多机器学习算法的基石。本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。一、特征值分解（EVD）如果
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2023-12-10 10:02:05
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01Singular Value Decomposition奇异值分解奇异值分解指任一mxn的矩阵A都可以分解为一个mxm酉矩阵U乘一个mxn对角阵Σ再乘一个nxn酉矩阵V共轭转置的形式。下面的讨论都是基于n阶实方阵，故奇异值分解的结果是一个n阶正交阵x一个n阶对角阵x一个n阶正交阵的转置。任意的n阶实矩阵都可以分解为如下形式 前面的正定矩阵(对称矩阵)性质好，可以分解为如下形式 这刚好对
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2024-06-29 07:36:42
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本篇概述一、概念二、对于SVM的直观理解1.线性分类模型2.非线性分类器三、Python代码实现 一、概念什么是SVM？维基百科中对于SVM的定义是这样的：支持向量机（英语：support vector machine，常简称为SVM，又名支持向量网络）是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法
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2024-04-16 10:23:09
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在这篇博文中，我们将讨论如何在Python中实现SVD（奇异值分解）函数。SVD在矩阵分解过程中应用广泛，特别是在数据分析和机器学习中。
首先，让我们了解一下背景。
在数据科学的领域中，SVD是一种非常重要的线性代数工具，主要用于降维、特征提取等任务。通过对一个矩阵进行奇异值分解，我们可以将它分解成三个矩阵的乘积，从而简化对原始数据的操作。
以下是一些SVD的背景知识：
1. **数据预处
# 使用Python实现SVD函数的指南
在数据科学和机器学习的世界中，奇异值分解（SVD, Singular Value Decomposition）是一种强大的工具。它可用于降维、推荐系统等多种应用。今天，我将引导你完成如何在Python中实现SVD函数的过程。
## 流程概述
在开始实现SVD之前，我们需要了解整个过程。这是一个简化的流程图：
```mermaid
journey
原创
2024-10-26 03:55:02
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在数据科学和机器学习的领域，奇异值分解（SVD）是一种非常基础而重要的算法。SVD可以将一个矩阵分解成三个矩阵，从而提取出数据的潜在结构。在这篇博文中，我将详细讲解如何在Python中实现SVD算法，包括其背景、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化以及未来的展望。
首先，让我们了解一下奇异值分解的背景。奇异值分解通常被用于数据降维、推荐系统以及图像压缩等方面。它通过对数据的分解，洞察其中隐藏的
我们看到一开始随机生成的数组与使用mat函数之后的类型是发生了变化的，尽管他们显示的东西没有什么区别，但是实质上，他们的类型是不同的。调用mat()函数可以将数组转换为矩阵，然后可以对矩阵进行一些线性代数的操作。
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2023-06-17 09:57:26
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前言本文开始主要介绍一下SVM的分类原理以及SVM的数学导出和SVM在Python上的实现。借鉴了许多文章，会在后面一一指出，如果有什么不对的希望能指正。 一、 SVM简介首先看到SVM是在斯坦福的机器学习课程上，SVM是作为分类器在logisticregression的基础上引出的。其学习方法是把数据映射到一个高维空间上，使数据变稀疏，比较容易找到一个分割面来将数据分类，而这个高维的
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2023-11-07 17:45:33
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一、SVD的应用1.LSI，LSA2.推荐系统SVD的本质就是分解矩阵，将分解后的矩阵有效部分提取再结合为新矩阵二、Python实现SVD#-*- coding:utf-8 -*-
def loadData():
return [[1,1,1,0,0],
[2,2,2,0,0],
[1,1,1,0,0],
[5,5,5
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2023-11-28 07:17:48
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# Python源码实现SVD函数
在机器学习中，奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）是一种重要的矩阵分解技术。它可以将一个矩阵分解为三个其他矩阵，具有广泛的应用场景，如降维、图像压缩和推荐系统等。本文将简要探讨SVD的概念，并提供Python源代码的实现。
## 什么是SVD？
给定一个矩阵 \( A \) 的维度为 \( m \times n \
原创
2024-10-27 04:49:04
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支持向量机（SVM）是一组用于分类、回归和异常值检测的有监督学习方法。SVMs： LinearSVC, Linear SVR, SVC, Nu-SVC, SVR, Nu-SVR, OneClassSVM 支持向量机的优点是： 高维空间中的有效性。 在维数大于样本数的情况下仍然有效。 在决策函数中使用训练点的子集（称为支持向量），因此它也是内存有效的。 多功能：可以为决策函数指定不同的内核
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2023-11-20 07:11:50
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奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）作为一种常用的矩阵分解和数据降维方法，在机器学习中也得到了广泛的应用，比如自然语言处理中的SVD词向量和潜在语义索引，推荐系统中的特征分解，SVD用于PCA降维以及图像去噪与压缩等。作为一个基础算法，我们有必要将其单独拎出来在机器学习系列中进行详述。特征值与特征向量&nb
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2023-12-06 21:25:46
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SVD算法进行预测的函数 python
在当今数据科学的时代，如何利用现有数据进行有效的预测是一个热门话题。其中，SVD（Singular Value Decomposition）算法因其强大的数据处理能力而备受青睐。SVD能够有效分解矩阵，是许多应用程序（如推荐系统、图像压缩等）的核心算法之一。下面我们将详细探讨如何用Python实现SVD算法进行预测。
### 背景描述
在机器学习领域，
# 类继承
class Video(object):
# 4、私有成员变量 两个下划线开头定义的变量就是私有成员变量
__name = "private name"
# 3、直接声明成员变量
# 声明的意思是这个变量的空间不产生，只有当Video生成对象的时候这个空间才产生，所以叫声明
age = 20
path = ""
# 构造函数
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2024-04-02 14:53:53
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sklearn.svc 参数sklearn中的SVC函数是基于libsvm实现的，所以在参数设置上有很多相似的地方。（PS: libsvm中的二次规划问题的解决算法是SMO）。对于SVC函数的参数解释如下：（主要翻译的sklearn 文档）C: float参数 默认值为1.0错误项的惩罚系数。C越大，即对分错样本的惩罚程度越大，因此在训练样本中准确率越高，但是泛化能力降低，也就是对测试数据的分类准
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2023-12-01 12:38:48
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