开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

TFIDF矩阵上的SVD返回一个奇怪的形状

可能是由于以下原因：

数据稀疏性：TFIDF矩阵通常是一个高维稀疏矩阵，其中大部分元素为零。这种稀疏性可能导致SVD返回的奇异值较多，从而导致奇异值矩阵的形状与预期不同。
维度选择：SVD可以选择保留的奇异值数量，从而控制降维的程度。如果选择的奇异值数量较少，那么返回的奇异值矩阵的形状可能会与预期不同。
数据噪声：如果TFIDF矩阵中存在噪声或异常值，那么SVD可能会受到影响，导致返回的奇异值矩阵形状异常。

针对这个问题，可以尝试以下解决方案：

数据预处理：在进行SVD之前，可以对TFIDF矩阵进行数据预处理，例如去除异常值、归一化等，以减少噪声对SVD的影响。
调整参数：可以尝试调整SVD算法的参数，例如选择不同的奇异值数量，以获得更符合预期的奇异值矩阵形状。
使用其他降维方法：除了SVD，还有其他降维方法可以尝试，例如主成分分析（PCA）等。不同的降维方法可能对数据的特征有不同的解释和处理方式。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云提供了多种云计算相关产品，包括计算、存储、数据库、人工智能等。以下是一些相关产品和链接地址：

云服务器（CVM）：提供弹性计算能力，支持多种操作系统和应用场景。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
对象存储（COS）：提供高可靠、低成本的云端存储服务，适用于海量数据的存储和访问。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cos
人工智能平台（AI）：提供多种人工智能服务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/ai

请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择和推荐应根据实际需求进行评估。

相关搜索:SVD函数返回维数不兼容的矩阵切片数组返回奇怪的形状 BeautifulSoup返回一个奇怪的值使用Pyradiomics计算网格上的形状特征而不是矩阵？Python上的值计数操作返回奇怪的信息？视图方法在改变形状的numpy矩阵上做了什么？Google Pay在Xamarin表单上返回奇怪的错误在python中，玩家在一个奇怪形状的网格周围移动矩阵表上的pgRouting pgr_TSP返回:提供了一个非对称矩阵作为输入从函数中的矩阵返回一个值 LAPACKE_cheev仅返回特征向量的上矩阵用R上的条件创建一个矩阵 R中的条件函数，它返回一个矩阵 BatchingBatcher上的奇怪NPE"JDBC驱动程序没有返回预期的行数"将几个不同形状的矩阵连接成一个，填充零我的javascript异步等待api请求返回一个奇怪的对象用颤动的画布在形状上切割一个洞我在ElementTree上收到一个奇怪的保存错误如何在Python中将矩阵中每一列的伪逆(来自SVD)乘以另一个向量生产服务器上的会话存在一个奇怪的问题

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

20 行代码！带你快速构建基础文本搜索引擎 ⛵

我们把『搜索词条』和『文档』都转换为向量（同一个向量空间中）之后，文本比较与检索变得容易得多。图片搜索引擎根据『文档』与『搜索词条』的相似度对文档进行评分与排序，并返回得分最高的文档。...scikit-learn 包带有 tfidf 的实现。几行代码就可以构建一个基于 tfidf 的原始搜索引擎。...为了实现这一点，我们需要捕捉文档的语义信息，而LSI可以通过在 tdfidf 矩阵上应用 SVD 来构造这样一个潜在的概念空间。...SVD 将 tfidf 矩阵分解为 3 个较小矩阵的乘积（其中 U 和 V 是正交矩阵，Σ 是 tfidf 矩阵的奇异值的对角矩阵）。...图片要实现 LSI，我们只需要对上述 tfidf 的实现做一点小改动，在 train 方法中添加一个 svd 步骤。搜索方法保持完全相同。

5144 1

发现一个很奇怪的现象，MyBaits 的 insert方法一直返回-2147482646

前几天在做项目demo的时候，发现有一个很奇怪的现象，就是MyBatis发现更新和插入返回值一直为"-2147482646"，无论怎么改，这个值一直不变......> 这么一改果然好使，但是为啥会返回这个奇怪的数字呢...可以看到，它调用的是this.update方法，再来找一个update方法： ? 看到本质上它调用的是executor的update方法，我们再点进去看update方法： ?...千呼万唤始出来，这个奇怪的数字原来在这里出来的，其中可以看到它是固定返回的，没有任何判断逻辑...这样就证明了一点，只要你的insert方法在配置文件中配置的是batch，那么它肯定返回这个值！...总结本篇博客记录了一次源码追踪的过程，从而解释了为什么配置BATCH返回的是这个数字的原因，在实际的编程中，可能会遇到很多奇怪的问题，这时候就要敢于翻源码，答案一定在源码中，才能从根本上知道产生问题的原因

5602 0

LSA概述与实例

SVD，基于SVD上发现比较大的奇异值，并且投射到concept space。...LSA优缺点优点将词和文档都聚类到同样的概念空间，因此可以在概念空间上实现聚类，并且可以实现词和文档的相互查询（比如根据词在概念空间上检索相应的文档）。...比如，文章中的单词遵从Poisson distribution而不是Gaussian distribution。不能处理多义词的问题，假设每个单词只有一个意思。严重依赖svd，计算量相对较大。...SVD分解后，根据矩阵SS对角线上奇异值的平方进行重要性排序，结果如下所示： ? 根据Book Title Matrix的聚类方法结果如下，使用维度2，3进行简单的聚类： ?...%pylab inline from numpy import zeros from scipy.linalg import svd #following needed for TFIDF from math

5606 0

【机器学习】机器学习与推荐系统的融合应用与性能优化新探索

、矩阵分解、基于内容的推荐和混合推荐等。...矩阵分解通过将用户-物品矩阵分解为两个低维矩阵，捕捉用户和物品的潜在特征。...常见的矩阵分解方法包括奇异值分解（SVD）和非负矩阵分解（NMF）。...from sklearn.decomposition import TruncatedSVD # 矩阵分解 svd = TruncatedSVD(n_components=20) user_item_matrix_svd...model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.2) 1.4 模型评估与性能优化模型评估是衡量模型在测试数据上的表现

1991 0

构建基于内容的数据科学文章推荐器

另一方面，TFIDF的运作假设每个文档中出现的单词对任何一个单独的文档都不那么重要。例如，考虑与2020年总统选举有关的文件集。...为了简洁起见，将重点关注TFIDF主题模型实现，除了LDA算法仅适用于BOW的情况。根据经验，TFIDF通常可以更好地提取清晰，有凝聚力和差异化的主题。...为了开始，将文档语料库转换为TFIDF稀疏向量表示，并将SVD（单值分解）应用于稀疏语料库矩阵。...现在编写一个函数来打印每个主题中最突出的单词，以便可以评估SVD算法的执行情况。...下一个要尝试的算法是NMF（非负矩阵分解）。该算法与SVD非常相似。有时它会产生更好的结果，有时会更糟。现在就看看吧。

7642 0

电影推荐系统的实现与优化

可以使用Web框架（如Flask或Django）开发一个简洁的用户界面，将推荐结果通过Web页面呈现给用户。...为解决数据稀疏性问题，矩阵分解算法是一种常用的方法。特别是奇异值分解（SVD）和非负矩阵分解（NMF）可以有效填补这些空缺值。...SVD通过将用户-电影矩阵分解为几个低维矩阵的乘积，从而找到潜在的用户和电影特征。通过这种方式，系统能够推测用户对未看电影的可能评分。...SVD的一个常见变体是隐语义模型（Latent Semantic Model），它通过隐含的特征表示来解决稀疏性问题。...NMF是另一种矩阵分解技术，它在矩阵因子化过程中强制所有矩阵因子为非负值，这对于数据本身是非负的（如评分矩阵）非常有效。NMF能够提供具有实际意义的特征表示，通常能够得到更直观的解释结果。

2201 0

教程 | 一文读懂如何用LSA、PSLA、LDA和lda2vec进行主题建模

如果在词汇表中给出 m 个文档和 n 个单词，我们可以构造一个 m×n 的矩阵 A，其中每行代表一个文档，每列代表一个单词。...因此，为了找出能够捕捉单词和文档关系的少数潜在主题，我们希望能降低矩阵 A 的维度。这种降维可以使用截断 SVD 来执行。SVD，即奇异值分解，是线性代数中的一种技术。...很大程度上，截断 SVD 的降维方式是：选择奇异值中最大的 t 个数，且只保留矩阵 U 和 V 的前 t 列。在这种情况下，t 是一个超参数，我们可以根据想要查找的主题数量进行选择和调整。 ?...直观来说，截断 SVD 可以看作只保留我们变换空间中最重要的 t 维。 ? 在这种情况下，U∈ℝ^（m⨉t）是我们的文档-主题矩阵，而 V∈ℝ^（n⨉t）则成为我们的术语-主题矩阵。...to documents: svd_transformer = Pipeline([('tfidf', vectorizer), ('svd'

2.2K1 0

【基于协同过滤算法的推荐系统项目实战-2】了解协同过滤推荐系统

基于协同过滤的推荐算法：是目前比较主流的一个推荐算法。基于内容的推荐算法：是通过打标签进行推荐的，可以基于特征向量对内容自动打标签。...通过自然语言挖掘：文本相似度是通过TF-IDF算法来完成的：提取关键词及其TFIDF值，将共同关键词的TFIDF的值的积并求和，然后获取相似度的值。最后，也能通过分类算法来分类。...协同过滤是为了解决数据稀疏，为此我们进行特征分解，把评分矩阵不全，进行降维。通过奇异值分解来进行特征分解，提出了SVD，但是SVD过于复杂，又提出了PMF。...所以需要引导用户把自己的属性表达起来。对于物品冷启动，则需要通过文本分析、主题模型、给物品打标签、排行榜单等来做到。 2、数据稀疏用户-物品矩阵是稀疏矩阵。...在训练集上训练推荐模型，在测试集上进行预测。最后通过预定的指标来评测测试集上的预测结果。

1651 0

Java实现给你一个正方形矩阵 mat，请你返回矩阵对角线元素的和。请你返回在矩阵主对角线上的元素和副对角线上且不在主对角线上元素的和

By 张旭 CaesarChang 合作 : root121toor@gmail.com 关注我带你看更多好的技术知识和面试题给你一个正方形矩阵 mat，请你返回矩阵对角线元素的和...请你返回在矩阵主对角线上的元素和副对角线上且不在主对角线上元素的和。...题解: 只需要注意[i][i ] 然后另一个对角线上慢的[i][n-i-1] 求和 class Solution { public int diagonalSum(int[]

1K1 0

教程 | 一文读懂如何用LSA、PSLA、LDA和lda2vec进行主题建模

如果在词汇表中给出 m 个文档和 n 个单词，我们可以构造一个 m×n 的矩阵 A，其中每行代表一个文档，每列代表一个单词。...因此，为了找出能够捕捉单词和文档关系的少数潜在主题，我们希望能降低矩阵 A 的维度。这种降维可以使用截断 SVD 来执行。SVD，即奇异值分解，是线性代数中的一种技术。...很大程度上，截断 SVD 的降维方式是：选择奇异值中最大的 t 个数，且只保留矩阵 U 和 V 的前 t 列。在这种情况下，t 是一个超参数，我们可以根据想要查找的主题数量进行选择和调整。 ?...直观来说，截断 SVD 可以看作只保留我们变换空间中最重要的 t 维。 ? 在这种情况下，U∈ℝ^（m⨉t）是我们的文档-主题矩阵，而 V∈ℝ^（n⨉t）则成为我们的术语-主题矩阵。...to documents: svd_transformer = Pipeline([('tfidf', vectorizer), ('svd'

1.4K0 0

深度学习基础：1.张量的基本操作

该类型张量只包含一个元素，但又不是单独一个数。将零维张量视为拥有张量属性的单独一个数。例如，张量可以存在GPU上，但Python原生的数值型对象不行，但零维张量可以，尽管是零维。...) 本质上，索引完全围绕张量的形状（shape），三个索引值分别对应shape的三个维度量。...., 1.]]) t21的形状是（1， 4），和t2的形状（3， 4）在第一个分量上取值不同，但该分量上t21取值为1，因此可以广播，也就可以进行计算 t21 + t2 tensor([[1., 1.,...Λ矩阵的对角线元素值，并按照又大到小依次排列，eigenvectors表示A矩阵分解后的Q矩阵. torch.svd函数：奇异值分解（SVD）奇异值分解（SVD）来源于代数学中的矩阵分解问题，对于一个方阵来说...但是，实际问题中大多数矩阵是以奇异矩阵形式，而不是方阵的形式出现的，奇异值分解是特征值分解在奇异矩阵上的推广形式，它将一个维度为m×n的奇异矩阵A分解成三个部分 :

4.9K2 0

统计学习方法十到十六章笔记

15.1 SVD的定义与性质对实矩阵的SVD，就是对一个矩阵进行因子分解，其中A的形状是(m, n)：，V是n阶正交矩阵，是降序排列的非负的对角线元素组成的(m, n)形状的矩形对角矩阵，这里的各个矩阵满足如下性质...对于矩阵A，，那么有，其中的形状是(m, r)，的形状是(n, r)，是r阶方阵，其中是完全SVD的前r列的列向量组成的，同理，是前r个元素组成的对角阵。其中。...对于一个给定的矩阵A，形状是(m, n)，可以考虑变换，这里是一个到的空间映射，这一个映射可以分解成三个步骤，对应SVD的三个矩阵：一个坐标系的旋转或反射变换、一个坐标轴的缩放变换和另一个坐标系的旋转或反射变换...把两个得到的这一堆列向量都横向拼起来就是U。课本有一个SVD的计算，把那个掌握了之后应该就会计算SVD了。不过这里的SVD计算是理论上的，工程上的计算并不是这样算的。课本没给出来。...y的协方差矩阵是一个对角矩阵，且对角上的元素单调不增。易知，这里的对角上的元素就是协方差矩阵的特征值。对总体主成分y，有一些性质： y的协方差矩阵是对角矩阵。

1.1K2 0

如何用张量分解加速深层神经网络？（附代码）

在全连接层上的 SVD 一个全连接层通常是做了矩阵乘法，输入一个矩阵 A 然后增加一个偏差 b：我们可以取 A 的 SVD，只保留第一个奇异值。 ?...这不是一个完全连接的层，而是指导我们如何实现它作为两个较小的：第一个将有一个 mxt 的形状，将没有偏差，其权重将取自。...第二个将有一个 txn 的形状，将有一个等于 b 的偏差，其权重将取自。权重总数从 nxm 下降到 t（n + m）。...一个秩 R 矩阵可以被视为 R 秩和 1 矩阵的和，每个秩 1 矩阵是一个列向量乘以一个行向量： SVD 为我们提供了使用 SVD 中的 U 和 V 列来写矩阵和的方法：如果我们选择一个小于矩阵满秩的...我用这个在 Python 上实现的 VBMF（http://t.cn/REowRAj ），相信它可以工作。 VBMF 通常返回的秩，非常接近我之前，仔细和乏味的手动调整得到的结果。

4.5K4 0

矩阵分解之SVD和SVD++

具体来说，假设用户物品评分矩阵为 R，形状为 mxn，即 m 个用户， n 个物品。...我们选择一个很小的数 k，k 比 m 和 n 都小很多，然后通过算法生成两个矩阵 P 和 Q，这两个矩阵的要求如下：P 的形状是 mxk，Q 的形状是 nxk， P 和 Q 的转置相乘结果为 R。...从另一个角度来看，矩阵分解就是把用户和物品都映射到一个 k 维空间中（这里映射后的结果用户用矩阵P表示，物品用矩阵Q表示），这个 k 维空间不是我们直接看得到的，也不一定具有非常好的可解释性，每一个维度也没有名字...SVD SVD 全程奇异值分解，原本是是线性代数中的一个知识，在推荐算法中用到的 SVD 并非正统的奇异值分解。前面已经知道通过矩阵分解，可以得到用户矩阵和物品矩阵。...SVD++ 实际生产中，用户评分数据很稀少，也就是说显示数据比隐式数据少很多，这些隐式数据能否加入模型呢？ SVD++ 就是在 SVD 模型中融入用户对物品的隐式行为。

3.4K3 0

30分钟学会SVD矩阵分解

它能够将一个任意形状的矩阵分解成一个正交矩阵和一个对角矩阵以及另一个正交矩阵的乘积。 SVD分解具有非常深刻的几何含义。矩阵实际上对应着一种线性变换，一个矩阵作用到一个向量上，会得到一个新的向量。...任何一个矩阵的操作效果可以分解成一次旋转，一次拉伸和维度改变，以及另外一次旋转三者作用效果的合成。 SVD分解通常用于数据压缩和数据降维。...一，SVD矩阵分解简介 SVD分解将任意矩阵分解成一个正交矩阵和一个对角矩阵以及另一个正交矩阵的乘积。对角矩阵的对角元称为矩阵的奇异值，可以证明，奇异值总是大于等于0的。...当对角矩阵的奇异值按从大到小排列时，SVD分解是唯一的。 ? ? SVD分解有着非常深刻的几何含义。矩阵实际上是对应着一种线性变换。一个矩阵作用到一个向量上，会得到一个新的向量。...四，SVD分解和PCA降维 PCA降维可以看成是SVD分解的一个应用。PCA降维使用的变换矩阵恰好是SVD分解的右奇异矩阵。

2.1K1 0

Text-CNN、Word2Vec、RNN、NLP、Keras、fast.ai-20180504

co-occurrence矩阵定义的词向量在一定程度上缓解了one-hot向量相似度为0的问题，但没有解决数据稀疏性和维度灾难的问题。 SVD分解：低维词向量的间接学习。...然而，高昂的计算复杂度（O(mn**2)）是SVD算法的性能瓶颈。每一个新词的加入都需要在一个新的矩阵上重新运行一遍SVD分解。 word2vec：低维词向量的直接学习。...GloVe模型上节课比较了基于统计的词向量模型和基于预测的词向量模型。前者以基于SVD分解技术的LSA模型为代表，通过构建一个共现矩阵得到隐层的语义向量，充分利用了全局的统计信息。...不过，其得到的词向量能够较好地把握词与词之间的线性关系，因此在很多任务上的表现都要略优于SVD模型。既然两种模型各有优劣，那么能不能二者各取其长，构造一个更强大的词向量模型呢？...在GloVe的原始论文里，作者首先分析了Skip-gram模型能够挖掘出词与词之间线性关系的背后成因，然后通过在共现矩阵上构造相似的条件，得到一个基于全局信息的词向量模型——GloVe模型。

8993 0

实现一个特殊的栈，在基本栈的基础上，增加返回栈中最小元素的方法

题目要求实现一个特殊的栈，在栈的基本功能的基础上，增加一个功能：返回栈中最小元素要求： pop()，push()，getMin()操作的复杂度都为O(1) 设计的栈类型可以使用现成的栈结构 2....思路2 思路2对思路1进行了空间上的优化，在思路1中可能会压入重复的元素，优化思路如下： ? 5....} else if(element <= getMin()) { minStack.push(element); } // 只有当push的元素小于...minStack的栈顶元素时才minStack才push dataStack.push(element); } public int pop()...; } int value = dataStack.pop(); // 只有dataStack的栈顶元素=minStack的栈顶元素时

7702 0

【51单片机】初学者必学的一个矩阵键盘基本项目——（读矩阵键盘的数字显示在LCD屏上）（7）

本章主要内容面向接触过单片机的老铁主要内容含：一.矩阵键盘基本知识点 1.矩阵键盘的介绍 2.扫描方式——“逐行/逐列” 核心原理：控制变量逐列扫描：选定行，扫描列逐行扫描：...读矩阵键盘的数字显示在LCD屏上"项目 1.将LCD1602模块代码导入 PS:相关代码已经上传至资源，自取即可 LCD1602模块代码调试博客：传送门将相关配置文件导入 Keil中选中文件导入...创建一个矩阵键盘项目对应的头文件和.C文件 2.对照矩阵键盘原理图（根据逐行/逐列扫描）来设置端口 1.选择逐列扫描用Delay和while函数解决了【按键抖动问题】实现效果：如果按键按下不放...，程序会停留在此函数，松手的一瞬间，返回按键键码，没有按键按下时，返回0 按键抖动问题相应博客传送门：传送门我们先定一个变量，如果该按键被按下，对应端口为0，我们就对该变量进行相对应的赋值最后再把该变量返回出去...将步骤独立开，降低代码的耦合性下图为逐列扫描的一个子过程，行被默认设置成1，只用改变P1_3~P1_0即可完整全过程 #include #include "Delay.h

4251 0

python 中numpy基本方法总结可以类推tensorflow

，如a.tolist() 创建数组：np.zeros((2,3))，或者np.ones((2,3))，参数是一个元组分别表示行数和列数对应元素相乘，a * b，得到一个新的矩阵，形状要一致；但是允许...+ - / 与 * 的运算规则相同。数学上定义的矩阵乘法 np.dot(a, b)。如果形状不匹配会报错；但是允许允许a和b都是向量，返回两个向量的内积。...只要有一个参数不是向量，就应用矩阵乘法。...(A) 解形如AX=b的线性方程组：np.linalg.solve(A,b) 求矩阵的特征值：np.linalg.eigvals（A）求特征值和特征向量：np.linalg.eig(A) Svd...(poly) 多项式在某点上的值：np.polyval(poly,x[n]),返回poly多项式在横轴点上x[n]上的值两个多项式做差运算： np.polysub(a,b) Matpoltlib

1.2K3 0

协同过滤技术在推荐系统中的应用

能够捕捉到用户潜在的兴趣偏好，通过用户的历史行为进行预测。缺点：数据稀疏性：在大型数据集上，用户对项目的评分数据往往很稀疏，导致相似度计算不准确。...冷启动问题：对于新用户或新项目，缺乏足够的历史数据进行推荐。计算复杂度高：在大型数据集上，计算相似度和寻找邻居的过程可能非常耗时。...矩阵分解：矩阵分解技术，如奇异值分解（SVD）、非负矩阵分解（NMF），能够将用户-项目矩阵分解为低维的隐因子，从而捕捉用户和项目的潜在特征。这些方法可以与协同过滤结合，增强模型的预测能力。...隐因子模型：隐因子模型，如矩阵分解技术，可以将隐反馈数据嵌入到推荐系统中。通过捕捉用户和项目的隐含特征，提高推荐的覆盖率和准确性。...实际应用案例以下是几种实际应用中的优化案例：Netflix：Netflix结合了协同过滤、矩阵分解和深度学习的方法。通过混合推荐系统，Netflix能够为用户推荐高质量的电影和电视剧。

1562 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭