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从奇异值分解(SVD)看潜在语义索引(LSI)
2017-12-22
从奇异值分解(SVD)看潜在语义索引(LSI) 1. SVD 简介 SVD中文称为“奇异值分解”,是一种矩阵分解方法。其公式如下: 定理:设A为m*n阶复矩阵,则存在m阶矩阵U和n阶矩阵V,使得:       A ...

奇异值分解( SVD )原理详解及推导

奇异值分解(SVD)原理详解及推导
2017-12-22
奇异值分解(SVD)原理详解及推导 在网上看到有很多文章介绍SVD的,讲的也都不错,但是感觉还是有需要补充的,特别是关于矩阵和映射之间的对应关系。前段时间看了国外的一篇文章,叫A Singularly Valuable Deco ...

奇异值分解 SVD 的理解与应用

奇异值分解SVD的理解与应用
2017-12-22
奇异值分解SVD的理解与应用 为更好的理解这篇文章,现在这里列出几个文中出现的概念,想要更深的理解这些概念,可以看我的另一篇文章:关于特征值的理解。 向量的内积:两向量a=[a1,a2,…,an]和b=[b1,b2,…, ...

奇异值分解 SVD 应用——LSI

奇异值分解SVD应用——LSI
2017-12-22
奇异值分解SVD应用——LSI 在自然语言处理中,最常见的两类的分类问题分别是,将文本按主题归类(比如将所有介绍亚运会的新闻归到体育类)和将词汇表中的字词按意思归类(比如将各种体育运动的名称个归成一类) ...

简单易学的机器学习算法— SVD 奇异值分解

简单易学的机器学习算法—SVD奇异值分解
2017-03-24
简单易学的机器学习算法—SVD奇异值分解 一、SVD奇异值分解的定义     假设M是一个的矩阵,如果存在一个分解: 其中的酉矩阵,的半正定对角矩阵,的共轭转置矩阵,且为的酉矩阵。这样的分解称 ...

机器学习实战之 SVD

机器学习实战之SVD
2017-03-14
机器学习实战之SVD 1. 奇异值分解 SVD(singular value decomposition) 1.1 SVD评价    优点: 简化数据, 去除噪声和冗余信息, 提高算法的结果    缺点: 数据的转换可能难以理解 1.2 SVD应用 ...

矩阵分解在推荐系统中的应用:NMF和经典 SVD 实战

矩阵分解在推荐系统中的应用:NMF和经典SVD实战
2016-05-06
矩阵分解在推荐系统中的应用:NMF和经典SVD实战 数据  关于NMF,在隐语义模型和NMF(非负矩阵分解)已经有过介绍。 用户和物品的主题分布 运行后输出: 可视化物品的主 ...
CDA LEVEL III
2023-10-11
一、总则 CDA(Certified Data Analyst),即“CDA数据分析师”,是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下,面向全行业的资格认证,旨在提升用户数字技能,助力企业数字化转型,推动行业数字化发展。「CDA人才 ...
如何用机器学习算法进行预测分析?
2023-09-04
随着数据的快速增长和计算能力的提高,机器学习算法在预测分析领域发挥着重要作用。本文将介绍如何使用机器学习算法进行预测分析,并探讨其在各个领域的应用。 数据收集与清洗: 在进行预测分析之前,首先需要收 ...
用numpy计算逆矩阵精度缺失严重,怎样解决?
2023-04-28
在计算机科学领域中,矩阵是一个非常重要的数学工具,因为它们能够表示许多数据结构和应用。在很多情况下,我们需要对矩阵进行操作,比如求矩阵的逆矩阵,而numpy是一种常用的数值计算库,也提供了对矩阵的支持。然 ...

基于密集行为的欺诈检测算法-LockInfer

基于密集行为的欺诈检测算法-LockInfer
2022-03-03
作者:小伍哥 来源:小伍哥聊风控 大家好,我是小伍哥,今天给大家分享的是一个基于密度的欺诈检测算法,思想非常牛逼,大家可以试试,先给出论文地址和代码 论文地址:http://pengcui.thumedialab.c ...

CDA LEVEL II 数据分析认证考试模拟题库(三十八)

CDA LEVEL II 数据分析认证考试模拟题库(三十八)
2024-08-13
不过,在出题前,要公布上一期LEVEL II中46-50题的答案,大家一起来看! 47.A 49.B A.PCA可以用来降维处理 C.PCA可以通过特征值分解来实现 52、关于主成分的方差表述错误的是? B.主成分的总 ...

基于神经网络的推荐系统模型

基于神经网络的推荐系统模型
2018-08-29
基于神经网络的推荐系统模型 为用户提供建议的平台。协同过滤算法是推荐系统中使用的主要算法之一。这种算法简单、高效;然而,数据的稀疏性和方法的可扩展性限制了这些算法的性能,并且很难进一步提高推荐结果 ...

线性代数与数值方法--矩阵分解

线性代数与数值方法--矩阵分解
2018-03-26
线性代数与数值方法--矩阵分解 矩阵 正交:正交最早出现于三维空间中的向量分析。 在三维向量空间中, 两个向量的内积如果是零, 那么就说这两个向量是正交的。 正交矩阵:正交矩阵是实数特殊化的酉矩阵 ...

基于随机梯度下降的矩阵分解推荐算法

基于随机梯度下降的矩阵分解推荐算法
2018-03-24
基于随机梯度下降的矩阵分解推荐算法 SVD是矩阵分解常用的方法,其原理为:矩阵M可以写成矩阵A、B与C相乘得到,而B可以与A或者C合并,就变成了两个元素M1与M2的矩阵相乘可以得到M。 矩阵分解推荐的思想就是基于 ...

Python使用三种方法实现PCA算法

Python使用三种方法实现PCA算法
2018-01-23
Python使用三种方法实现PCA算法 主成分分析,即Principal Component Analysis(PCA),是多元统计中的重要内容,也广泛应用于机器学习和其它领域。它的主要作用是对高维数据进行降维。PCA把原先的n个特征用数 ...
【易往信息技术(北京)有限公司】招聘数据分析师
2017-12-29
【易往信息技术(北京)有限公司】招聘数据分析师 易往信息技术有限公司是一个集技、工、贸为一体的从事高新技术的高科技企业, 是家专业的制造执行系统供应商。随着公司业务日益发展,公司在上海、北京成立分支机构 ...

文本主题模型之潜在语义索引(LSI)

文本主题模型之潜在语义索引(LSI)
2017-12-22
文本主题模型之潜在语义索引(LSI) 在文本挖掘中,主题模型是比较特殊的一块,它的思想不同于我们常用的机器学习算法,因此这里我们需要专门来总结文本主题模型的算法。本文关注于潜在语义索引算法(LSI)的原理。 ...

如何实现降维处理(R语言)

如何实现降维处理(R语言)
2017-12-07
如何实现降维处理(R语言) 现实世界中数据一般都是复杂和高维的,比如描述一个人,有姓名、年龄、性别、受教育程度、收入、地址、电话等等几十种属性,如此多的属性对于数据分析是一个严重的挑战,除了极大增加 ...

大数据驱动证券行业数字化转型

大数据驱动证券行业数字化转型
2017-08-29
大数据驱动证券行业数字化转型 从十七世纪初第一只股票在欧洲诞生以来,证券及其交易就在资本市场上扮演着重要角色,在信息革命的时代,证券行业也行走在数字化转型的前列。今天,各种证券业务信息系统已经积累 ...
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