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当前主题:SVD

R svd Function

svd()function computes the singular-value decomposition of a rectangular matrix. svd(x, nu = min(n, p), nv = min(n, p), LINPACK =

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Machine Learning in Action – PCA和SVD

降维技术, 首先举的例子觉得很好,因为不知不觉中天天都在做着降维的工作 对于显示器显示一个图片是通过像素点0,1,比如对于分辨率1024×768的显示器,就需要1024×768个像素点的0,1来表示,这里每个像素点都是一维,即是个1024×768维的数据。而其

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奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用

 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

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opencv2.4中SVD分解的几种调用方法

原帖地址: http://blog.sina.com.cn/s/blog_6109b5d00101ag7a.html       在摄影测量和计算机视觉中,考虑最优解问题时,经常要用到SVD分解。奇异值分解 (singular value decomposit

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奇异值分解(SVD) — 几何意义

PS:一直以来对SVD分解似懂非懂,此文为译文,原文以细致的分析+大量的可视化图形演示了SVD的几何意义。能在有限的篇幅把 这个问题讲解的如此清晰,实属不易。原文举了一个简单的图像处理问题,简单形象,真心希望路过的各路朋友能从不同的角度阐述下自己对SVD实际意

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奇异值分解(SVD) — 线性变换几何意义

PS:一直以来对SVD分解似懂非懂,此文为译文,原文以细致的分析+大量的可视化图形演示了SVD的几何意义。能在有限的篇幅把这个问题讲解的如此清晰,实属不易。原文举了一个简单的图像处理问题,简单形象,真心希望路过的各路朋友能从不同的角度阐述下自己对SVD实际意义

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使用svd()对矩阵奇异值分解(singular value decomposition)

奇异值分解(singular value decomposition)是线性代数中一种重要的矩阵分解,在信号处理、统计学等领域有重要应用。奇异值分解在某些方面与对称矩阵或Hermitian矩阵基于特征向量的对角化类似。然而这两种矩阵分解尽管有其相关性,但还是有

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PRICAI 2016 论文精选 | 基于稀松K-SVD算法的自发性微表情识别

随着信息采集技术和传感器技术的迅速发展,利用计算机视觉技术识别微表情的相关研究实验已经越来越多。这些试验中,实际获取的图像数据的维数越来越高,如何有效地描述图像,方便后续处理,已成为图像处理、模式识别、机器学习等领域急需要解决的问题之一。在已有的众多的方法中,

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SVD相关问答

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Spark SVD不可重复

我正在使用computeSVDSpark类的方法IndexedRowMatrix(在Scala中)。我注意到它没有setSeed()方法。对于同一输入矩阵的多次运行,我得到的结果略有不同,可能是由于Spark使用的内部算法。虽然它也实现了近似可扩展的SVD算法

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2018spark技术问答集锦,希望能给喜欢spark的同学一些帮助

小编发现问答专区中有很多人在问关于spark的问题,小编把这些问题汇总一下,希望能给喜欢spark的大家一些启示和帮助 本帖不定期更新,喜欢的可以收藏哦 **如何在Apache Beam中实现类似Spark的zipWithIndex?** htt

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