2018年12月21日

利用奇异值分解(SVD)进行图像压缩-python实现

摘要： 首先要声明，图片的算法有很多，如JPEG算法，SVD对图片的压缩可能并不是最佳选择，这里主要说明SVD可以降维 相对于PAC（主成分分析），SVD（奇异值分解）对数据的列和行都进行了降维，左奇异矩阵可以用于行数的压缩。相对的，右奇异矩阵可以用于列数即特征维度的压缩，也就是我们的PCA降维。一张二维n 阅读全文

posted @ 2018-12-21 19:06 米仓山下 阅读(3576) 评论(1) 推荐(0) 编辑

机器学习实战（Machine Learning in Action）学习笔记————10.奇异值分解(SVD)原理、基于协同过滤的推荐引擎、数据降维

摘要： 关键字：SVD、奇异值分解、降维、基于协同过滤的推荐引擎作者：米仓山下时间：2018-11-3机器学习实战（Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington）源码下载地址：https://www.manning.com/books/machin 阅读全文

posted @ 2018-12-21 18:35 米仓山下 阅读(570) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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