svd 相关问题

奇异值分解（SVD）是实数或复数矩阵的分解，在信号处理和统计中具有许多有用的应用。

使用numpy的SVD计算中的奇异值

我有一个问题要遵循A = array（[[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]，[11,12,13,14,15,16,17， 18,19,20]，[21,22,23,24,25,26,27,28,29,30]]）print（A）＃奇异值分解U，s，VT = svd（A） ...

numpy svd

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使用scipy的低阶近似

我正在尝试使用低秩近似进行潜在的语义索引。我认为进行低秩逼近可以减小矩阵尺寸，但这与我得到的结果相矛盾。假设我有我的...

python numpy scipy nlp svd

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使用eig实现SVD

我正在尝试使用np.linalg.eig方法实现SVD进行图像压缩分配。我们不允许直接使用np.linalg.svd方法。这是我的svd方法：def svd（A）：evals，...

python numpy svd

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截断pytorch张量的SVD分解而不转移到cpu

我正在Pytorch中训练模型，我想使用输入的截断SVD分解。为了计算SVD，我将输入的是Pytorch Cuda张量传输到CPU，并使用来自scikit -...的TruncatedSVD -...

python scikit-learn pytorch svd

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功能的支持向量机（SVM）

我有一些文本与支持向量机进行分类。在我的火车文件我有5个不同的类别。我要做通过保持先是用“文字包”功能分类，有SVD功能后...

scikit-learn classification svm svd

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预测使用一个训练有素的K-Means模型未见数据正确的集群

我知道，K均值是一个懒惰的学生，将不得不从头开始重新培训新的点，但还是想知道是否有任何解决方法，使用经过训练的模型来预测一个新...

nlp cluster-analysis k-means svd unsupervised-learning

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MATLAB eig有时会返回反转的符号

我正在尝试编写一个获得任意大小的矩阵A的程序，并且SVD将其分解：A = U * S * V'其中A是用户输入的矩阵，U是由特征向量组成的正交矩阵。 ..

matlab matrix linear-algebra svd eigenvector

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在Java中查找复杂矩阵的SVD矩阵

我目前正致力于音频信号处理项目，需要在Java中的复杂矩阵上使用SVD。我目前的线性代数库是Apache Commons。但是，它只提供真实的SVD ...

java android matrix linear-algebra svd

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大型稀疏矩阵，带火花的svd，python

我想分析火花数据。如果python不起作用我需要svd矩阵来实现使用python或scala的推荐算法。但数据庞大且稀疏。 ......中有两列

apache-spark svd

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使用scikit-learn的线性判别分析类时，来自lapack函数的SVD计算错误

我正在使用scikit-learn的LDA分类器在我创建的机器学习管道中对2类1-D数据进行分类。发生以下异常：ValueError：内部工作数组大小计算...

python scipy lapack svd intel-mkl

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使用Pyspark从svd组件重建Matrix

我正在使用pyspark开发SVD。但是在文档以及任何其他地方我都没有找到如何使用分段向量重新构建矩阵。例如，使用svd ...

apache-spark pyspark apache-spark-mllib svd

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如何在python scikit NMF中处理缺失值

我正在尝试使用python scikit-learn在我的数据集上应用NMF。我的数据集包含0个值和缺失值。但scikit-learn不允许数据矩阵中的NaN值。有些帖子说......

python scikit-learn recommendation-engine svd matrix-factorization

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scipy.linalg.svd：VT和U的形状：什么是full_matrices，为什么需要它？

scipy.linalg.svd将“任意”数组A分解为U，s，VT一个例子是：来自scipy.linalg的numpy import数组导入svd import numpy as np #define a matrix A = np.arange（200）.reshape （（100,2）...

python scipy svd

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我应该为PCA选择多少主要组件？

我有一个数据框，几乎没有分类和数字功能。为此我将文本列的BoW（CountVectorizer）连接起来，产生了超过56,000个特征。所以我正在考虑做......

machine-learning nlp pca svd

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有没有办法扫描SVD的一维数组，因此你可以有O（n）的复杂性？

我试图扫描一维数组的奇异值分解（SVD）和最差的时间和空间复杂度为O（n）而不使用任何二级数据结构。他们只是我......

java arrays time-complexity svd space-complexity

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在Numpy中从SVD分解获得负S值？

我想使用ZCA对CIFAR10数据集进行白化。输入X_train的形状（40000,32,32,3），其中40000是图像的数量，32x32x3是每个图像的大小。我正在使用来自...的代码

python numpy linear-algebra svd

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如何在python中保存trunckated svd模型

我正在研究机器学习项目。我已经在我的数据上应用截断的svd以减少特征，然后在该数据上训练神经网络。我用...保存了神经网络模型

python machine-learning pca svd truncated

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PCA vs TSNE vs MDS（审核集群）

我有一个来自Movielens评论的知名数据集，我希望将用户群集为电影品味。我从这样的数据集开始：idUser iDmovies review 1 2 1 1 10 2 5 ...

python cluster-analysis pca svd dimensionality-reduction

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r：使用光栅砖中的PCA降低维数

根据这里的例子：[https://stats.stackexchange.com/questions/57467/how-to-perform-dimensionality-reduction-with-pca-in-r/57478#57478] [1]和[https： //stats.stackexchange.com/questions / ...

r pca r-raster svd

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使用SVD而不是协方差矩阵来计算特征脸

我正在使用来自AT＆T（http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html）的一组n = 40个面来尝试通过SVD生成特征脸。首先我计算平均向量：...

matlab image-processing computer-vision svd

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