svd

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    SVD 매트릭스 컨디셔닝 - 원본 공간에서 컨디셔닝 된 공간으로 투영하는 방법?

    데이터 소거의 고전적인 방법은 매트릭스를 만들고, SVD를 수행하고, 작은 특이 값을 0으로 설정 한 다음, 분해 된 매트릭스 부분을 곱하여 새로운 매트릭스를 만드는 것입니다. 이것은 입력 데이터를 "컨디셔닝"또는 "정규화"하는 한 방법입니다. 원래의 행렬 공간에 벡터가 있으면, 어떻게 그 벡터를 새로운 조건 공간에 투영합니까?
    svd projection-matrix regularized 2012-09-16

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    Python에서 SVD (Singular Value Decomposition)를 해결합니다.

    IDL 프로그램을 Python으로 번역하려고합니다. 나는 다음과 같은 방법 from scipy.linalg import svd A = [[1,2,3],[4,5,6]] b = [4,4,5] u,w,v = svd(A) 달성 SVD에서 결과를 해결해야 그리고이 잘 작동하고 IDL에서 잘 변환됩니다. 다음 단계는 IDL (!)에 x = svsol(u,w
    python linear-algebra idl svd idl-programming-language 2012-09-25

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    이진 데이터에 주성분 분석 (PCA) 사용

    내 문제의 차원 (특성)을 줄이기 위해 이진 특성에서 PCA를 사용하고 있습니다. 초기 치수는 592이고 PCA 이후 치수는 497입니다. 이전에 PCA를 다른 문제의 숫자 속성에 사용하고 더 큰 범위 (초기 치수의 절반)로 치수를 축소했습니다. 필자는 바이너리 특성이 PCA의 성능을 떨어 뜨린다 고 생각하지만 그 이유는 모르겠습니다. 왜 PCA가 숫자 데
    pca svd 2012-11-22

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    SVD와 SVM의 차이점

    약어 SVM(Support Vector Machines)과 SVD(Singular Value Decomposition)을 알고 있으며 권장 엔진에서는 SVM, SVD가 모두 사용됩니다. 이 두 알고리즘의 차이점은 무엇이며 내 추천 엔진에 어떤 영향을 미칩니 까?
    recommendation-engine svm svd 2012-11-23

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    협업 필터링을위한 매트릭스 인수 분해 - 새로운 사용자 및 항목?

    필자는 협업 필터링을 위해 행렬 인수 분해를 사용하는 방법에 대해 읽었지만 새로운 사용자 또는 항목을 시스템에 추가하거나 사용자가 새 항목을 평가하는 것을 다루는 예제를 찾을 수없는 것 같습니다. 이 경우 항목 사용자 행렬과 인수 분해를 다시 계산해야합니다. 맞습니까? 이 기능은 많은 수의 사용자 및 항목에서 어떻게 잘 수행 될 수 있습니까? 주위에 방법이
    python machine-learning recommendation-engine svd collaborative-filtering 2012-10-07

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    LAPACK의 DGESVD는 어떤 알고리즘을 구현합니까?

    MATLAB에서 SVD를 계산하는 데 사용 된 DGESVD 함수에 대해 궁금합니다. Gene H. Golub와 Charles F. Van Loan의 "Matrix Computations"에서 알 수 있듯이, Householder Bidiagonalization과 R-Bidiagonalization의 두 가지 가능한 이중 대각 화 방식이 사용됩니다. 그러나,
    lapack svd 2012-11-26

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    빠른 정확한 스파 스 svd 라이브러리?

    나는 c, C++ 또는 java에서 빠른 svd 라이브러리를 찾고 있습니다. 궁극적으로 저는 Java를 사용하고 있지만, C++을 감싸기 위해 jna를 사용하는 것이 매우 편합니다. 예 : http://github.com/hughperkins/jeigen 저는 희소 행렬을 처리 할 빠른 svd 라이브러리를 찾고 있습니다. 질문이 너무 주관적으로 표시되지 않
    java c++ c matrix svd 2012-10-08

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    numpy.linalg.svd는 시그마를 내림차순으로 반환하지 않습니다.

    Im은 현재 numpy.linalg의 svd 함수를 사용하여 큰 행렬 (정확하게는 이미지)에서 SVD를 계산합니다. 내가 발견 한 모든 문서와 예제는 반환 된 시그마 값이 내림차순으로 정렬됨을 나타냅니다 (U와 V^T의 올바른 순서를 암시 함). 그러나 내 테스트에서 시그마 값은 순서가 지정되지 않은 것처럼 보입니다. 그래서 내 질문은 어떤 이유로 든 내
    python sorting numpy svd 2012-08-28

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    ** 지수는 SVD 계산 사용 Meta.Numeric.Matrices와 함께 ** 배열의 범위 outisde했다

    using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing ; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using M
    c# arrays c#-4.0 svd 2012-10-21

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    특이 값 분해 알고리즘

    numpy 라이브러리 (numpy-MKL-1.6.2.win-amd64-py2.7)에서 단일 값 분해 알고리즘을 사용하려고하지만이 함수가 올바르지 않다고 제안합니다. 이 함수의 문법은 다음과 같습니다. from numpy.linalg import * U, S, V = svd(A, full_matrices=0) 제 가정은 올바른 대답을 제공하는 Matl
    svd 2012-10-22
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