svd

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    如何用sklearn獲得所有三個SVD矩陣？

    Singular value decomposition矩陣的大小M(M,N)手段融通 如何從scikit-learn和numpy包獲得全部三個矩陣？ 我想我可以得到Sigma與PCA model： import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA model = PCA(N, copy=True, random_state=0
    python numpy scikit-learn pca svd 2017-08-24

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    SVD在Tensorflow

    我想在Tensorflow創建從text8語料庫矢量表示與SVD（奇異值分解）。我用下面這段代碼，但它沒有采取維數： u,s,v = tf.svd(coocurrence_matrix) 我需要這樣的東西TruncatedSVD in scikit-learn。我該怎麼辦？是否可以在Tensorflow中做同樣的事情？
    python machine-learning tensorflow svd 2017-05-28

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    Matlab繪圖與中間座標散點圖

    這是我有的考試任務。假設我有一個200x6的矩陣，其中200人對6個問題投票選出電影，每個問題持續[0,1]級（0：不同意，1：同意）。 要獲得6維數據集的有用概述，我想繪製數據的2級近似值。首先，我做了2級近似： A = (200, 6); %some data [U, S, V] = svd(A); Ak = U(:, 1:2) * S(1:2, 1:2) * V(:, 1:2)';
    matlab svd 2017-05-28

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    正確使用機器學習算法根據內容而不是用戶歷史找到類似產品的方法

    我有大約2-3百萬個產品。每個產品遵循這種結構 { "sku": "Unique ID of Product (String of 20 chars)" "title":"Title of product eg Oneplus 5 - 6GB + 64GB ", "brand":"Brand of product eg OnePlus", "cat1":"F
    machine-learning similarity tf-idf svd predictionio 2017-07-26

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    不同的特徵值來自np.eig和np.svd

    我正在比較np.eig（np.dot（A.T，A））** 2和np.eig（A）計算出的特徵值。 我發現一些值是相同的，但有些不是。有人可以告訴我爲什麼會發生這種情況？
    python numpy linear-algebra svd 2017-09-16

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    PCA，TruncatedSVD和ICA有什麼區別？

    有人可以告訴我PCA（主成分分析），TruncatedSVD（截斷奇異值分解）和ICA（獨立成分分析）之間的差異嗎？
    machine-learning pca svd 2017-08-05

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    內存有效集中稀疏SVD/PCA（在Julia中）？

    我有一個300萬×900萬的稀疏矩陣，有幾十億個非零條目。 R和Python不允許超過MAXINT非零條目的稀疏矩陣，因此我發現自己使用了Julia。 雖然用標準偏差縮放這些數據是微不足道的，但貶低當然是一種天真的方式，因爲這會創建一個密集的200+太字節矩陣。 做SVD相關的代碼朱莉婭可以在https://github.com/JuliaLang/julia/blob/343b7f56fcc84
    julia-lang sparse-matrix pca svd 2017-09-25

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    使用Python中的SVD旋轉圖像

    我想拍攝幾個像 this這樣的矩形房間的旋轉圖像並旋轉它們，使得房間的長邊平行於x軸，如Python中的this。一位朋友推薦使用SVD，並且根據我的理解，我需要使用Numpy或SciPy SVD，找出圖像和x軸之間的角度差異，並通過角度差異旋轉圖像。我不完全理解SVD，所以一旦我得到了SVD，我該怎麼辦？ 任何幫助，將不勝感激。謝謝！
    python math image-rotation svd 2017-06-20

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    sklearn截斷svd不適用於複雜的矩陣

    我試圖使用sklearn的TruncatedSVD（儘管我實際上調用內部函數randomized_svd來獲得實際的u，s，v矩陣）的隨機版本。雖然它工作正常進行實矩陣，對於複雜的矩陣我不能回來，即使奇異值是完全正確的原始矩陣： >>> import numpy as np >>> from sklearn.utils.extmath import randomized_svd >>> N =
    python matrix scikit-learn linear-algebra svd 2017-08-10

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    在Solr搜索結果中實現SVD算法的最簡單方法是什麼？

    我在http://localhost:8983/solr上創建了自己的核心，並添加了一些文件以便查詢。但是當我查詢諸如「狗」之類的東西時，我希望那些包含「狗狗」的文檔也會被返回。所以我想實現SVD算法來改進我的結果。 由於我是新來的搜索引擎的東西。我所知道的是，我可以使用Mahout來實現SVD，但似乎有點困難，因爲我必須安裝Maven，Hadoop和Mahout。 任何建議將不勝感激。
    solr mahout svd 2017-07-03
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