svd

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    元のデータを与えない逆切り捨てSVD

    元のデータセットを返さないTruncatedSVDに問題があります。 from sklearn.decomposition import TruncatedSVD from sklearn.random_projection import sparse_random_matrix X = sparse_random_matrix(100, 100, density=0.01, random_s
    python machine-learning svd 2017-01-30

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    SVDを適用する前にデータセンタリングを実行する必要がありますか？

    データの縮小版を入手するには、MatlabでSVDを使用する必要があります。 私は、関数svds(X,k)がSVDを実行し、最初のk個の固有値と固有ベクトルを返すことを読んだ。ドキュメントには、データを正規化する必要があるかどうかは記載されていません。 正規化とは、平均値の減算と標準偏差による除算の両方を意味します。 私がPCAを実装したとき、私はこのようにして正規化していました。しかし、matl
    matlab normalization pca svd 2017-02-03

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    Matlabの単一値分解がわずかにオフ

    イメージのsvdを見つけるコードを作成しようとしています。実際にsvd（）関数を使用することはできません。私は近いが正確ではない答えを得ることができた。私は私の答えをSVD関数の結果と比較しています。中間の行列は完璧ですが、左右の行列の記号のいくつかが反転しています。また、自分のSVDを使ってイメージを再表示しようとすると、元の画像の低ランク近似のように見えます。 基本的に、私は、eig（）を使っ
    matlab linear-algebra svd 2016-12-19

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    scipy.sparse.linalg.svdsを適用するとメモリエラーが発生しますか？

    140GBのRAMを搭載した64ビットマシンでscipy.sparse.linalg.svdsを使用して、疎なマトリックス（40,000×1,400,000）を分解しようとしました。 k = 5000 tfidf_mtx = tfidf_m.tocsr() u_45,s_45,vT_45 = scipy.sparse.linalg.svds(tfidf_mtx, k=k) Kが1000から
    scipy sparse-matrix svd 2016-12-20

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    OpenCVのインクリメンタルな特異値分解

    屋外のカメラから大量の画像をアーカイブしています。各20000アイテム、1280x960カラーピクセルに近い。私はこのデータのためにSVD（固有画像）を構築し、データのベクトルを小さくすることでこのデータベースのインデックスを作成したいと思います（すべての画像に対して100次元のベクトル）。 すべてのデータを一度にRAMにロードするには、約200GBのRAMが必要です。 まず、RAMがあまりありま
    opencv eigen pca svd 2017-02-11

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    SVDを使用して最良のフィッティング平面方程式を計算する際にエラーが発生する

    ポイントのセットに最適なフィッティング平面を見つけることを試みており、SVDを使用してax+by+cz+d=0の平面方程式を計算しています。 私はSVDを実装して正常に飛行機に乗ることができましたが、dを計算することができません。 掘り出した後、計算した重心を式に戻してdと計算しましたが、間違った値になっています。私はこれをRANSACメソッドと比較しているので、これは間違った値であると確信してい
    c++ math eigen svd plane 2016-12-29

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    Scikit-Learnを使ったSVDと600万の機能を持つGensim

    私はその感情に基づいて段落を分類しようとしています。私は60万の文書の訓練データを持っています。私はそれをTf-Idfベクトル空間に変換し、アナライザーとしての単語とngramの範囲を1-2に変換すると、ほぼ600万の特徴があります。だから私は特異値分解（SVD）をして機能を減らさなければならない。 私はgensimとsklearnのSVD機能を試しました。どちらも100まで機能の削減には問題なく
    python scikit-learn gensim svd 2017-02-18

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    最大特異値NumPy `ndarray`

    私は大きな二次元を持っていますndarray、Aと私は最大の固有値と関連する固有ベクトルのペアを取得するSVDを計算したいと思います。 NumPyのドキュメントを見ると、NumPyは完全なSVD（numpy.linalg.svd）のみを計算することができますが、SciPyは必要なもの（scipy.sparse.linalg.svds）を正確に実行するメソッドを持っていますが、疎行列ではAの変換を実
    python numpy scipy svd 2017-02-18

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    numpyまたはtensorflowによるSVD ++ベクトル化

    numpyまたはtensorflowでSVD ++を実装したいと思います。 （https://pdfs.semanticscholar.org/8451/c2812a1476d3e13f2a509139322cc0adb1a2.pdf） （4P方程式4） 私は、forループの任意なしの方程式の上実装したいです。 しかし、y_jとインデックスセットR（u）の合計はそれを難し​​くします。 だから私の
    python numpy tensorflow vectorization svd 2017-01-18
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