svdpython

『壹』 python怎麼生成三維數

給個例子看看

『貳』 Python問題：from scipy import linalg出錯

我也遇到了這個問題，剛開始我以為是scipy包的問題，可是重新安裝了個64位的還是出錯，於是我就重裝了numpy，這次不用pip而是自己下了一個64位的，然後安裝後就能import sklearn了 =_=，so 又是scipy的import問題可能是因為其他的相關包出問題了

『叄』 機器學習實戰的作品目錄

目錄第一部分分類第1章機器學習基礎21.1 何謂機器學習31.1.1 感測器和海量數據41.1.2 機器學習非常重要51.2 關鍵術語51.3 機器學習的主要任務71.4 如何選擇合適的演算法81.5 開發機器學習應用程序的步驟91.6 Python語言的優勢101.6.1 可執行偽代碼101.6.2 Python比較流行101.6.3 Python語言的特色111.6.4 Python語言的缺點111.7 NumPy函數庫基礎121.8 本章小結13第2章k-近鄰演算法 152.1 k-近鄰演算法概述152.1.1 准備：使用Python導入數據172.1.2 從文本文件中解析數據192.1.3 如何測試分類器202.2 示例：使用k-近鄰演算法改進約會網站的配對效果202.2.1 准備數據：從文本文件中解析數據212.2.2 分析數據：使用Matplotlib創建散點圖232.2.3 准備數據：歸一化數值252.2.4 測試演算法：作為完整程序驗證分類器262.2.5 使用演算法：構建完整可用系統272.3 示例：手寫識別系統282.3.1 准備數據：將圖像轉換為測試向量292.3.2 測試演算法：使用k-近鄰演算法識別手寫數字302.4 本章小結31第3章決策樹 323.1 決策樹的構造333.1.1 信息增益353.1.2 劃分數據集373.1.3 遞歸構建決策樹393.2 在Python中使用Matplotlib註解繪制樹形圖423.2.1 Matplotlib註解433.2.2 構造註解樹443.3 測試和存儲分類器483.3.1 測試演算法：使用決策樹執行分類493.3.2 使用演算法：決策樹的存儲503.4 示例：使用決策樹預測隱形眼鏡類型503.5 本章小結52第4章基於概率論的分類方法：樸素貝葉斯 534.1 基於貝葉斯決策理論的分類方法534.2 條件概率554.3 使用條件概率來分類564.4 使用樸素貝葉斯進行文檔分類574.5 使用Python進行文本分類584.5.1 准備數據：從文本中構建詞向量584.5.2 訓練演算法：從詞向量計算概率604.5.3 測試演算法：根據現實情況修改分類器624.5.4 准備數據：文檔詞袋模型644.6 示例：使用樸素貝葉斯過濾垃圾郵件644.6.1 准備數據：切分文本654.6.2 測試演算法：使用樸素貝葉斯進行交叉驗證664.7 示例：使用樸素貝葉斯分類器從個人廣告中獲取區域傾向684.7.1 收集數據：導入RSS源684.7.2 分析數據：顯示地域相關的用詞714.8 本章小結72第5章Logistic回歸 735.1 基於Logistic回歸和Sigmoid函數的分類745.2 基於最優化方法的最佳回歸系數確定755.2.1 梯度上升法755.2.2 訓練演算法：使用梯度上升找到最佳參數775.2.3 分析數據：畫出決策邊界795.2.4 訓練演算法：隨機梯度上升805.3 示例：從疝氣病症預測病馬的死亡率855.3.1 准備數據：處理數據中的缺失值855.3.2 測試演算法：用Logistic回歸進行分類865.4 本章小結88第6章支持向量機896.1 基於最大間隔分隔數據896.2 尋找最大間隔916.2.1 分類器求解的優化問題926.2.2 SVM應用的一般框架936.3 SMO高效優化演算法946.3.1 Platt的SMO演算法946.3.2 應用簡化版SMO演算法處理小規模數據集946.4 利用完整Platt SMO演算法加速優化996.5 在復雜數據上應用核函數1056.5.1 利用核函數將數據映射到高維空間1066.5.2 徑向基核函數1066.5.3 在測試中使用核函數1086.6 示例：手寫識別問題回顧1116.7 本章小結113第7章利用AdaBoost元演算法提高分類性能 1157.1 基於數據集多重抽樣的分類器1157.1.1 bagging：基於數據隨機重抽樣的分類器構建方法1167.1.2 boosting1167.2 訓練演算法：基於錯誤提升分類器的性能1177.3 基於單層決策樹構建弱分類器1187.4 完整AdaBoost演算法的實現1227.5 測試演算法：基於AdaBoost的分類1247.6 示例：在一個難數據集上應用AdaBoost1257.7 非均衡分類問題1277.7.1 其他分類性能度量指標：正確率、召回率及ROC曲線1287.7.2 基於代價函數的分類器決策控制1317.7.3 處理非均衡問題的數據抽樣方法1327.8 本章小結132第二部分利用回歸預測數值型數據第8章預測數值型數據：回歸 1368.1 用線性回歸找到最佳擬合直線1368.2 局部加權線性回歸1418.3 示例：預測鮑魚的年齡1458.4 縮減系數來「理解」數據1468.4.1 嶺回歸1468.4.2 lasso1488.4.3 前向逐步回歸1498.5 權衡偏差與方差1528.6 示例：預測樂高玩具套裝的價格1538.6.1 收集數據：使用Google購物的API1538.6.2 訓練演算法：建立模型1558.7 本章小結158第9章樹回歸1599.1 復雜數據的局部性建模1599.2 連續和離散型特徵的樹的構建1609.3 將CART演算法用於回歸1639.3.1 構建樹1639.3.2 運行代碼1659.4 樹剪枝1679.4.1 預剪枝1679.4.2 後剪枝1689.5 模型樹1709.6 示例：樹回歸與標准回歸的比較1739.7 使用Python的Tkinter庫創建GUI1769.7.1 用Tkinter創建GUI1779.7.2 集成Matplotlib和Tkinter1799.8 本章小結182第三部分無監督學習第10章利用K-均值聚類演算法對未標注數據分組18410.1 K-均值聚類演算法18510.2 使用後處理來提高聚類性能18910.3 二分K-均值演算法19010.4 示例：對地圖上的點進行聚類19310.4.1 Yahoo! PlaceFinder API19410.4.2 對地理坐標進行聚類19610.5 本章小結198第11章使用Apriori演算法進行關聯分析20011.1 關聯分析20111.2 Apriori原理20211.3 使用Apriori演算法來發現頻繁集20411.3.1 生成候選項集20411.3.2 組織完整的Apriori演算法20711.4 從頻繁項集中挖掘關聯規則20911.5 示例：發現國會投票中的模式21211.5.1 收集數據：構建美國國會投票記錄的事務數據集21311.5.2 測試演算法：基於美國國會投票記錄挖掘關聯規則21911.6 示例：發現毒蘑菇的相似特徵22011.7 本章小結221第12章使用FP-growth演算法來高效發現頻繁項集22312.1 FP樹：用於編碼數據集的有效方式22412.2 構建FP樹22512.2.1 創建FP樹的數據結構22612.2.2 構建FP樹22712.3 從一棵FP樹中挖掘頻繁項集23112.3.1 抽取條件模式基23112.3.2 創建條件FP樹23212.4 示例：在Twitter源中發現一些共現詞23512.5 示例：從新聞網站點擊流中挖掘23812.6 本章小結239第四部分其他工具第13章利用PCA來簡化數據24213.1 降維技術24213.2 PCA24313.2.1 移動坐標軸24313.2.2 在NumPy中實現PCA24613.3 示例：利用PCA對半導體製造數據降維24813.4 本章小結251第14章利用SVD簡化數據25214.1 SVD的應用25214.1.1 隱性語義索引25314.1.2 推薦系統25314.2 矩陣分解25414.3 利用Python實現SVD25514.4 基於協同過濾的推薦引擎25714.4.1 相似度計算25714.4.2 基於物品的相似度還是基於用戶的相似度？26014.4.3 推薦引擎的評價26014.5 示例：餐館菜餚推薦引擎26014.5.1 推薦未嘗過的菜餚26114.5.2 利用SVD提高推薦的效果26314.5.3 構建推薦引擎面臨的挑戰26514.6 基於SVD的圖像壓縮26614.7 本章小結268第15章大數據與MapRece27015.1 MapRece：分布式計算的框架27115.2 Hadoop流27315.2.1 分布式計算均值和方差的mapper27315.2.2 分布式計算均值和方差的recer27415.3 在Amazon網路服務上運行Hadoop程序27515.3.1 AWS上的可用服務27615.3.2 開啟Amazon網路服務之旅27615.3.3 在EMR上運行Hadoop作業27815.4 MapRece上的機器學習28215.5 在Python中使用mrjob來自動化MapRece28315.5.1 mrjob與EMR的無縫集成28315.5.2 mrjob的一個MapRece腳本剖析28415.6 示例：分布式SVM的Pegasos演算法28615.6.1 Pegasos演算法28715.6.2 訓練演算法：用mrjob實現MapRece版本的SVM28815.7 你真的需要MapRece嗎？29215.8 本章小結292附錄A Python入門294附錄B 線性代數303附錄C 概率論復習309附錄D 資源312索引313版權聲明316

『肆』 基於用戶、基於項目和SVD的協同過濾Python代碼

目前主要有三種度量用戶間相似性的方法，分別是:餘弦相似性、相關相似性以及修正的餘弦相似性。①餘弦相似性(Cosine)：用戶一項目評分矩陣可以看作是n維空間上的向量，對於沒有評分的項目將評分值設為0，餘弦相似性度量方法是通過計算向量間的餘弦夾角來度量用戶間相似性的。設向量i和j分別表示用戶i和用戶j在n維空間上的評分，則用基於協同過濾的電子商務個性化推薦演算法研究戶i和用戶j之間的相似性為:②修正的餘弦相似性 (AdjustedCosine)：餘弦相似度未考慮到用戶評分尺度問題，如在評分區間[1一5]的情況下，對用戶甲來說評分3以上就是自己喜歡的，而對於用戶乙，評分4以上才是自己喜歡的。通過減去用戶對項的平均評分，修正的餘弦相似性度量方法改善了以上問題。用幾表示用戶i和用戶j共同評分過的項集合，Ii和壽分別表示用戶i和用戶j評分過的項集合，則用戶i和用戶j之間的相似性為：③相關相似性(Correlation)此方法是採用皮爾森(Pearson)相關系數來進行度量。設Iij表示用戶i和用戶j共同評分過的項目集合，則用戶i和用戶j之間相似性為:

『伍』 python中svd did not converge怎麼解決

The weights aren't normalized in the model in any way. You passed
negative weights and as the docstring says, the sqrt of weights is used.
This introces NaNs, which is usually what the SVD convergence failure
indicates.

『陸』 Python數據分析要學什麼數學

因為不知道所學的數學知識到底有什麼用。對於IT公司的研發人員來說，他們在進入大數據相關崗位前，總是覺得要先學點數學，但是茫茫的數學世界，哪裡才是數據技術的盡頭？一談到數據技術，很多人首先想到的是數學，大概是因為數字在數學體系中穩固的位置吧，這也是理所當然的。本文對數據技術的數學基礎這個問題進行一些探討。（推薦學習：Python視頻教程）
我們知道數學的三大分支，即代數、幾何與分析，每個分支隨著研究的發展延伸出來很多小分支。在這個數學體系中，與大數據技術有密切關系的數學基礎主要有以下幾類。（關於這些數學方法在大數據技術中的應用參見《互聯網大數據處理技術與應用》一書， 2017，清華大學出版社）
（1）概率論與數理統計
這部分與大數據技術開發的關系非常密切，條件概率、獨立性等基本概念、隨機變數及其分布、多維隨機變數及其分布、方差分析及回歸分析、隨機過程（特別是Markov）、參數估計、Bayes理論等在大數據建模、挖掘中就很重要。大數據具有天然的高維特徵，在高維空間中進行數據模型的設計分析就需要一定的多維隨機變數及其分布方面的基礎。Bayes定理更是分類器構建的基礎之一。除了這些這些基礎知識外，條件隨機場CRF、隱Markov模型、n-gram等在大數據分析中可用於對詞彙、文本的分析，可以用於構建預測分類模型。
當然以概率論為基礎的資訊理論在大數據分析中也有一定作用，比如信息增益、互信息等用於特徵分析的方法都是資訊理論裡面的概念。
（2）線性代數
這部分的數學知識與數據技術開發的關系也很密切，矩陣、轉置、秩 分塊矩陣、向量、正交矩陣、向量空間、特徵值與特徵向量等在大數據建模、分析中也是常用的技術手段。
在互聯網大數據中，許多應用場景的分析對象都可以抽象成為矩陣表示，大量Web頁面及其關系、微博用戶及其關系、文本集中文本與詞彙的關系等等都可以用矩陣表示。比如對於Web頁面及其關系用矩陣表示時，矩陣元素就代表了頁面a與另一個頁面b的關系，這種關系可以是指向關系，1表示a和b之間有超鏈接，0表示a,b之間沒有超鏈接。著名的PageRank演算法就是基於這種矩陣進行頁面重要性的量化，並證明其收斂性。
以矩陣為基礎的各種運算，如矩陣分解則是分析對象特徵提取的途徑，因為矩陣代表了某種變換或映射，因此分解後得到的矩陣就代表了分析對象在新空間中的一些新特徵。所以，奇異值分解SVD、PCA、NMF、MF等在大數據分析中的應用是很廣泛的。
（3）最優化方法
模型學習訓練是很多分析挖掘模型用於求解參數的途徑，基本問題是：給定一個函數f:A→R，尋找一個元素a0∈A，使得對於所有A中的a，f(a0)≤f(a)（最小化）；或者f(a0)≥f(a)（最大化）。優化方法取決於函數的形式，從目前看，最優化方法通常是基於微分、導數的方法，例如梯度下降、爬山法、最小二乘法、共軛分布法等。
（4）離散數學
離散數學的重要性就不言而喻了，它是所有計算機科學分支的基礎，自然也是數據技術的重要基礎。這里就不展開了。
最後，需要提的是，很多人認為自己數學不好，數據技術開發應用也做不好，其實不然。要想清楚自己在大數據開發應用中充當什麼角色。參考以下的大數據技術研究應用的切入點，上述數學知識主要體現在數據挖掘與模型層上，這些數學知識和方法就需要掌握了。
當然其他層次上，使用這些數學方法對於改進演算法也是非常有意義的，例如在數據獲取層，可以利用概率模型估計爬蟲採集頁面的價值，從而能做出更好的判斷。在大數據計算與存儲層，利用矩陣分塊計算實現並行計算。
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『柒』 Python中怎樣實現奇異值SVD分解

這兩個命令是完全不同的呀。
S=svd（A）表示對矩陣A進行SVD分解，分解的結果是得到3個矩陣，如果返回值只有一個，那麼可以得到A的奇異值向量。
eig（A）表示求矩陣A的特徵值。

所以區別就是，svd得到的是A的奇異值，eig得到的是A的特徵值。

A'表示A的轉置矩陣，A'*A的n個非負特徵值的平方根叫作矩陣A的奇異值。記為σi(A)。

希望可以幫助你，望採納！

『捌』 python svd主題數怎麼設定

根據你的實際需要，一般有兩種需要：
第一種是通過SVD進行降維，那麼SVD主題數可以設置的大一點，如50-100，因為需要使用分解後的矩陣作為詞向量
另一種是進行主題分析，此時應該根據你數據集的情況預估計主題數目，大約設置10-20之間。

『玖』 如何用python svd降噪

from recsys.algorithm.factorize import SVD

svd = SVD()
svd.load_data(dataset)
svd.compute(k=100, mean_center=True)

ITEMID1 = 1 # Toy Story
svd.similar(ITEMID1)
# Returns:
# [(1, 1.0), # Toy Story
# (3114, 0.87060391051018071), # Toy Story 2
# (2355, 0.67706936677315799), # A bug's life
# (588, 0.5807351496754426), # Aladdin
# (595, 0.46031829709743477), # Beauty and the Beast
# (1907, 0.44589398718134365), # Mulan
# (364, 0.42908159895574161), # The Lion King
# (2081, 0.42566581277820803), # The Little Mermaid
# (3396, 0.42474056361935913), # The Muppet Movie
# (2761, 0.40439361857585354)] # The Iron Giant

ITEMID2 = 2355 # A bug's life
svd.similarity(ITEMID1, ITEMID2)
# 0.67706936677315799