Публикации по теме 'svd'
SVD в машинном обучении: недоопределенные наименьшие квадраты
Понять, как SVD помогает получить согласованный вектор весов методом наименьших квадратов для пере- и недоопределенных линейных систем.
В этой статье обсуждается разница в весовых векторах методом наименьших квадратов между переопределенными и недоопределенными линейными системами, а также то, как разложение по сингулярным значениям (SVD) может быть применено для получения согласованного выражения. Он в значительной степени основан на курсе профессора Ребекки Уиллет Математические..
04 Разложение по единственному значению
В линейной алгебре разложение по сингулярным числам ( SVD ) — это факторизация вещественной или комплексной матрицы , которая обобщает собственное разложение квадратной нормальной матрицы к любой матрице {\ displaystyle m \ times n} через расширение полярного разложения .
Разложение по сингулярным числам В линейной алгебре разложение по сингулярным значениям (SVD) — это факторизация вещественной или комплексной матрицы, которая… en.wikipedia.org..
Вопросы по теме 'svd'
используйте vertcat для объединения столбцов матрицы, чтобы сделать столбец 1D
давайте рассмотрим следующий бит кода:
[m,n]=size(X);
if m == (n+1)
Z = vertcat(U(:,1:2:d), V(:,1:2:d));
else
Z = vertcat(U(:,[1:2:d]));
end
C=Z(:);
То, что я хочу сделать, это объединить сингулярные векторы в один вектор-столбец....
273 просмотров
schedule
11.12.2023
Единичные значения, отсортированные в порядке убывания с использованием svd из scipy.sparse.linalg
Я применяю SVD к большой разреженной матрице в Python. Я использую svd из пакета scipy.sparse.linalg. Сингулярные значения сортируются по возрастанию, поэтому сингулярные векторы располагаются в соответствии с возрастанием сингулярных значений. Мне...
4203 просмотров
schedule
29.12.2023
Скорость SVD в CPU и GPU
Я тестирую svd в Matlab R2014a , и кажется, что CPU против GPU ускорения нет. Я использую карту GTX 460 и карту Core 2 duo E8500 .
Вот мой код:
%test SVD
n=10000;
%host
Mh= rand(n,1000);
tic
%[Uh,Sh,Vh]= svd(Mh);
svd(Mh);
toc...
6954 просмотров
schedule
07.12.2022
Эффективный способ извлечь строку и сделать косинусное сходство
В приведенном ниже коде я получаю плотную матрицу V после выполнения SVD. Я хочу
Учитывая набор значений (скажем, 3,7,9).
Я хочу извлечь 3,7 и 9-ю строку Matrix V.
Я хочу вычислить косинусное сходство этих трех строк с каждой строкой матрицы...
452 просмотров
schedule
30.03.2024
Рассчитайте разложение по сингулярным значениям (SVD), прочитав файл .txt в Matlab
Я хочу рассчитать разложение по сингулярным значениям (SVD), прочитав текстовый файл. В моем файле .txt есть целочисленные данные, например,
1 5 6 7
3 2 4 1
7 5 9 4
6 3 1 5
Я мог бы сделать это вручную, включая данные, подобные следующему...
45 просмотров
schedule
21.03.2024
вычисление матрицы Ганкеля для больших рядов данных
Я хотел бы провести исследование по следующей теме:
я часто использую следующую матрицу в своей исследовательской части
я написал следующий код
Function [x ]=create_matrix1(b,l)
%This Function is used to Create Hankel Type Data Matrix
%x...
469 просмотров
schedule
26.05.2024
Почему мой расчет SVD отличается от расчета SVD этой матрицы в numpy?
Я пытаюсь вручную вычислить SVD матрицы A, определенной ниже, но у меня возникают некоторые проблемы. Вычисление вручную и с помощью метода svd в numpy дает два разных результата.
Вычислено вручную ниже:
import numpy as np
A =...
1447 просмотров
schedule
06.11.2023
Быстрый способ восстановления ведущих сингулярных векторов
Существует ли для данной матрицы быстрый алгоритм восстановления ведущих сингулярных векторов, т. е. найти ближайшую матрицу ранга 1, ближайшую к матрице в норме Фробениуса?
Под быстрым алгоритмом я подразумеваю все, что быстрее, чем:
[U, S,...
37 просмотров
schedule
05.05.2024
сингулярные значения в расчете svd с использованием numpy
у меня вопрос в след
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)
# Singular-value decomposition
U, s, VT = svd(A)
Поскольку выше «s» должен иметь форму (10,), поскольку у нас...
40 просмотров
schedule
03.01.2024
Как я могу найти количество нецелочисленных значений в массиве после реконструкции изображения SVD MATLAB?
Я делаю домашнее задание для класса, и мне нужно найти количество нецелочисленных значений в каждой реконструкции изображения (код ниже).
A=imread('bu_gray.jpg');
% read image into an unsigned integer array
A=single(A)./225;
%convert to decimal...
28 просмотров
schedule
21.04.2024
Решение линейных систем уравнений с разложением SVD
Я хочу написать функцию, которая использует разложение SVD для решения системы уравнений ax=b, где a — квадратная матрица, а b — вектор значений. Функция scipy scipy.linalg.svd() должна превратить a в матрицы U W V. Для U и V я могу просто выполнить...
1796 просмотров
schedule
19.04.2024
