1. 程式人生 > >機器學習(十二)——機器學習中的矩陣方法(2)特徵值和奇異值

機器學習(十二)——機器學習中的矩陣方法(2)特徵值和奇異值

QR分解(續)

A=[a1,,an],其中ai為列向量。則:

u1u2u3uk=a1,=a2proju1a2,=a3proju1a3proju2a3,=akj=1k1projujak,e1e2e3ek=u1u1=u2u2=u3u3=ukuk

即:

a1a2a3ak=e1,a1e1=e1,a2e1+e2,a2e2=e1,a3e1+e2,a3e2+e3,a3e3=j=1kej,akej

這個過程又被稱為Gram–Schmidt正交化過程。

因此:

Q=[e1,,en]andR=e1

相關推薦

機器學習——機器學習矩陣方法2特徵值奇異

QR分解(續) 令A=[a1,⋯,an],其中ai為列向量。則: u1u2u3uk=a1,=a2−proju1a2,=a3−proju1a3−proju2a3,⋮=ak−∑j=1k−1projujak,e1e2e3ek=u1∥u1∥=u2∥u2∥=u3∥

spark學習記錄、Spark UDF&UDAF&開窗函式

一、UDF&UDAF  public class JavaExample { public static void main(String[] args) { SparkConf conf = new SparkConf(); conf.

Django框架五:表單圖片的上傳

圖片的上傳,就是後臺獲取表單傳過來的圖片並儲存。需要實現兩部分,一部分是將圖片的路徑儲存到資料庫,另一部分是把圖片檔案上傳到後臺。 下面來執行具體的操作: 由於上傳圖片時預設儲存在根目錄下的,所以需在settings.py檔案中配置圖片上傳的路徑 定義一個M

Python進階()-淺談python方法

分享一下我的偶像大神的人工智慧教程!http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也歡迎轉載我的文章,轉載請註明出處 https://blog.csdn.net/mm2zzyzzp Python進階(十二)-淺談python中的方法

特徵值奇異svd

前言:     上一次寫了關於PCA與LDA的文章,PCA的實現一般有兩種,一種是用特徵值分解去實現的,一種是用奇異值分解去實現的。在上篇文章中便是基於特徵值分解的一種解釋。特徵值和奇異值在大部分人的印象中,往往是停留在純粹的數學計算中。而且線性代數或者矩陣論裡面

機器學習之numpymatplotlib學習

今天主要來學習numpy中的一些特殊矩陣的建立,他們在機器學習中有很大的作用 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : SundayCoder-俊勇 # @File : numpy4.py import

機器學習與深度學習系列連載: 第二部分 深度學習卷積神經網路 3 經典的模型LeNet-5,AlexNet ,VGGNet,GoogLeNet,ResNet

卷積神經網路 3 經典的模型 經典的卷積神經網路模型是我們學習CNN的利器,不光是學習原理、架構、而且經典模型的超引數、引數,都是我們做遷移學習最好的源材料之一。 1. LeNet-5 [LeCun et al., 1998] 我們還是從CNN之父,LeCun大神在98年提出的模

機器學習筆記:TensorFlow實戰四影象識別與卷積神經網路

1 - 卷積神經網路常用結構 1.1 - 卷積層 我們先來介紹卷積層的結構以及其前向傳播的演算法。 一個卷積層模組,包含以下幾個子模組: 使用0擴充邊界(padding) 卷積視窗過濾器(filter) 前向卷積 反向卷積(可選) 1.1

機器學習 讓你輕鬆理解K-means 聚類演算法

前言        你還記得菜市場賣菜的嗎?書店賣書的或者是平時去超市買東西時的物品,它們是不是都根據相似性擺放在一起了呢,飲料、啤酒、零食分佈在各自區域,像這樣各級事物的相似特點或特性組織在一起的方法,在機器學習裡面即成為

機器學習筆記:聚類

目錄 1)Unsupervised learning introduction 2)K-means algorithm 3)Optimization objective 4)Random initialization 5)Choosing the number of clus

機器學習實戰教程:線性迴歸提高篇之樂高玩具套件二手價預測

一、前言 本篇文章講解線性迴歸的縮減方法,嶺迴歸以及逐步線性迴歸,同時熟悉sklearn的嶺迴歸使用方法,對樂高玩具套件的二手價格做出預測。 二、嶺迴歸 如果資料的特徵比樣本點還多應該怎麼辦?很顯然,此時我們不能再使用上文的方法進行計算了,因為矩陣X不是滿秩矩陣,非

吳恩達機器學習主成分分析降維、PCA

目錄 0. 前言 學習完吳恩達老師機器學習課程的降維,簡單的做個筆記。文中部分描述屬於個人消化後的理解,僅供參考。 如果這篇文章對你有一點小小的幫助,請給個關注喔~我會非常開心的~ 0. 前言 資料的特徵數量,又稱作向量的維度。降維(dimens

機器學習實戰降維PCA、SVD

目錄 0. 前言 學習完機器學習實戰的降維,簡單的做個筆記。文中部分描述屬於個人消化後的理解,僅供參考。 本篇綜合了先前的文章,如有不理解,可參考: 如果這篇文章對你有一點小小的幫助,請給個關注喔~我會非常開心的~ 0

Python3《機器學習實戰》學習筆記:線性迴歸提高篇之樂高玩具套件二手價預測

一、前言 本篇文章講解線性迴歸的縮減方法,嶺迴歸以及逐步線性迴歸,同時熟悉sklearn的嶺迴歸使用方法,對樂高玩具套件的二手價格做出預測。 二、嶺迴歸 如果資料的特徵比樣本點還多應該怎麼辦?很顯然,此時我們不能再使用上文的方法進行計算了,因為矩陣X不是滿秩矩

機器學習筆記:TensorFlow實現四影象識別與卷積神經網路

1 - 卷積神經網路常用結構 1.1 - 卷積層 我們先來介紹卷積層的結構以及其前向傳播的演算法。 一個卷積層模組,包含以下幾個子模組: 使用0擴充邊界(padding) 卷積視窗過濾器(filter) 前向卷積 反向卷積(可選) 1.1.2 - 邊界填充

演算法工程師修仙之路:吳恩達機器學習

吳恩達機器學習筆記及作業程式碼實現中文版 第九章 機器學習系統設計 確定執行的優先順序 以一個垃圾郵件分類器演算法為例進行討論。 為了解決這樣一個問題,我們首先要做的決定是如何選擇並表達特徵向量

機器學習樸素貝葉斯分類

樸素貝葉斯分類 作者:hjimce 本篇博文是我學習《機器學習實戰》這邊書時候的學習筆記。記得之前看到這個演算法名的時候,我以為很難,因為我不是很喜歡概率論的知識,其實最主要的原因是因為已經概率論的相關知識都忘光了,所以一直不想去複習,於是就覺得這個演算法不好學。不

機器學習機器學習、十三:K-means演算法、高斯混合模型

簡介:         本節介紹STANFORD機器學習公開課中的第12、13集視訊中的演算法:K-means演算法、高斯混合模型(GMM)。(9、10、11集不進行介紹,略過了哈) 一、K-means演算法         屬於無監督學習的聚類演算法,給定一組未標定的資料

吳恩達機器學習筆記-支援向量機

第十三章 支援向量機(SVM)優化目標支援向量機在學習複雜的非線性方程時能夠提供一種更為清晰個更加強大的方式。    先回顧一下邏輯迴歸的相關概念,看如何進行改動可以得到支援向量機。邏輯迴歸的假設函式為

Andrew Ng機器學習課程筆記之無監督學習之K-means聚類演算法

Preface Unsupervised Learning(無監督學習) K-means聚類演算法 Unsupervised Learning 我們以前介紹的所有演算法都是基於有類別標籤的資料集,當我們對於沒有標籤的資料進行分類時,以前的方