Numpy是Numerical Python extensions 的缩写，字面意思是Python数值计算扩展。Numpy是Python中众多机器学习库的依赖，这些库通过Numpy实现基本的矩阵计算，Python的OpenCV库自然也不例外。
在2016年10月底，我建立了“分享与成长群”，每人在每月都要输出一篇原创文章，一开始人数不多，汇总成PDF的工作量并不大，但现在人数已经超过70人了，该写个程序来解决这种重复性的工作了。 最终问题描
目前推荐系统中用的最多的就是矩阵分解方法，在Netflix Prize推荐系统大赛中取得突出效果。以用户-项目评分矩阵为例，矩阵分解就是预测出评分矩阵中的缺失值，然后根据预测值以某种方式向用户推荐。今天以“用户-项目评分矩阵R（M×N）”说明矩阵分解方式的原理以及python实现。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/83
最近两天都在看奇异值分解及其在推荐系统和图像压缩方面的应用，这部分知识比较散也比较难理解，看代码不是很好懂，所以通过编学边整理的方式帮助大脑理解这部分知识。 SVD思维导图 奇异值分解是什么 奇异值
NumPy 是Python数据分析必不可少的第三方库，NumPy 的出现一定程度上解决了Python运算性能不佳的问题，同时提供了更加精确的数据类型。如今，NumPy 被Python其它科学计算包作为基础包，已成为 Python 数据分析的基础，可以说 NumPy 就是SciPy、Pandas等数据处理或科学计算库最基本的函数功能库。
最近两天都在看奇异值分解及其在推荐系统和图像压缩方面的应用，这部分知识比较散也比较难理解，看代码不是很好懂，所以通过编学边整理的方式帮助大脑理解这部分知识。 奇异值分解是什么 奇异值分解（Sin
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583
在矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用中，我们对矩阵分解在推荐算法中的应用原理做了总结，这里我们就从实践的角度来用Spark学习矩阵分解推荐算法。
MATLAB一向是理工科学生的必备神器，但随着中美贸易冲突的一再升级，禁售与禁用的阴云也持续笼罩在高等学院的头顶。也许我们都应当考虑更多的途径，来辅助我们的学习和研究工作。 虽然PYTHON和众多模块也属于美国技术的范围，但开源软件的自由度毕竟不是商业软件可比拟的。
在某些时候，如果你尝试使用Excel打开大型csv文件或文本文件，可能无法打开它们。曾经收到一个8GB的大型csv文件，想看一下内容，但无法使用任何尝试过的程序打开它，比如记事本、Excel等。文件太大，程序甚至无法启动。
现在有一张朱迪的照片,这张照片有500多列的像素点构成,但是大部分地方都是白色的，相互没有什么差别，也就是说图像中有很多列都是相互线性相关的，这些列向量对我们接受图像信息没有更大的帮助。那么我们能不能
本文是对《机器学习数学基础》第2章2.1.5节矩阵乘法内容的补充和扩展。通过本节内容，在原书简要介绍矩阵乘法的基础上，能够更全面、深入理解矩阵乘法的含义。
在之前的一篇文章：划重点！通俗解释协方差与相关系数，红色石头为大家通俗化地讲解了协方差是如何定义的，以及如何直观理解协方差，并且比较了协方差与相关系数的关系。
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 昨天实践了一个数据降维的例子，用到了5个二维的样本点，通过特征值分解法，将样本降维为1个维度，这个过程又称为数据压缩，关于这篇文章，请参考： 数据降维处理：PCA之特征值分解法例子解析 今天来进一步谈谈数据降维，以实现主成分提取的另一种应用非常广泛的方法：奇异值分解法，它和特征值分解法有些相似，但是从某些角度讲，比特征值分解法更强
反规范化（Denormalization）是数据库设计中的一种技术，它通过增加冗余数据以提高查询性能或简化数据模型，通常用于解决由规范化（Normalization）带来的性能问题。规范化旨在减少数据冗余并确保数据一致性，但在某些情况下，规范化会导致查询变得复杂且缓慢，特别是在涉及多个表连接的情况下。
和xhmm类似，conifer也是一款利用WES的数据来检测CNV的软件。不同的是，xhmm利用PCA算法达到降噪的目的，而conifer则通过SVD奇异值分解的算法来降噪，对应的文章链接如下
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 这几天推送了关于机器学习数据预处理之降维算法，介绍了通过降维提取数据的主成分的背景，特征值分解法，奇异值分解法的相关原理。 现在我们再回顾下这些问题，首先，提取主成分的必要性，从数字信号的角度分析，主成分时方差较大，称为信号，而噪声是方差较小的；极限讲，如果100个样本点都汇集成一个点，也就是方差为0，那么不就相当于我们手上有1个
时间序列分解是一种技术，它将时间序列分解为几个部分，每个部分代表一个潜在的模式类别、趋势、季节性和噪声。在本教程中，我们将向您展示如何使用Python自动分解时间序列。
https://blog.csdn.net/qq_32799165/article/details/87878876
分治法更注重将问题分解成独立的子问题，并通过将子问题的解合并来得到原问题的解，时间复杂度较低；而回溯法更注重尝试和回溯的过程，在解空间中搜索符合条件的解，可能需要遍历所有的可能解，时间复杂度较高。在选择使用哪种算法思想时，需要根据具体问题的特点和要求进行选择。
本文介绍了奇异值分解（SVD）在机器学习和深度学习领域中的应用，包括图像压缩、去噪、降维等方面。SVD是一种矩阵分解方法，能够将矩阵分解为三个矩阵的乘积，从而可以用于计算图像压缩、去噪、降维等任务中的奇异值。同时，SVD也可以用于深度学习中的特征值分解，从而帮助机器学习算法更好地理解数据。
前几天在Python钻石交流群【逆光】问了一个Python数据处理的问题，问题如下：请问我用cpca三方库解析地址，但是总会漏一部分解析不出来，请问这个咋整呀？我处理了，就是还剩这14个，请问要咋处理呀？
最近在工作上用到Python的pandas库来处理excel文件，遇到列转行的问题。找了一番资料后成功了，记录一下。
本篇介绍了时间序列的一般数据格式和基于python的可视化方法，下一篇将介绍时间序列的分解方法，目的是通过分解出的时间序列的各个成分来进一步的了解时间序列。
它是机器学习的重要基础，从描述算法操作的符号到代码中算法的实现，都属于该学科的研究范围。
它反复访问要排序的元素列，并依次比较两个相邻的元素。如果顺序(如从大到小)错了，就交换它们。访问元素的工作是反复进行，直到没有相邻元素需要交换，也就是说元素列已经排序完成。
数据库范式是一组规范化设计数据库的原则，旨在减少数据冗余、提高数据一致性和避免数据异常。通过将数据库设计分解为多个规范形式，设计者可以确保数据库的结构更加健壮、易于维护和扩展。
Strassen 算法是一种用于矩阵乘法的分治算法，它将原始的矩阵分解为较小的子矩阵，然后使用子矩阵相乘的结果来计算原始矩阵的乘积。
时间序列数据在许多领域中都是常见的，包括金融、气象、股票市场等。通过可视化这些时间序列数据，我们可以更直观地理解数据的趋势、周期性和异常情况。Python提供了许多强大的可视化库，如Matplotlib、Seaborn和Plotly，可以帮助我们创建漂亮的时间序列图表。本文将介绍如何使用这些库来可视化时间序列数据。
Am×n=UΣVTUUT=ImVVT=InΣ=diag(σ1,σ2,...,σp)σ1≥σ2≥...≥σp≥0p=min(m,n)A_{m \times n} = U \Sigma V^T\\ UU^T=I_m\\ VV^T=I_n\\ \Sigma=diag(\sigma_1,\sigma_2,...,\sigma_p) \\ \sigma_1\ge \sigma_2 \ge...\ge\sigma_p \ge0\\ p=\min(m,n)Am×n=UΣVTUUT=ImVVT=InΣ=diag(σ1,σ2,...,σp)σ1≥σ2≥...≥σp≥0p=min(m,n)
NumPy，Python的数值计算库，它提供了许多线性代数函数。对机器学习从业人员用处很大。 在这篇文章中，你将看到对于机器学习从业者非常有用的处理矢量和矩阵的关键函数。 这是一份速查表，所有例子都很
选自machinelearningmastery 作者： Jason Brownlee 机器之心编译 参与：张倩、刘晓坤 本文介绍了 10 个常见机器学习案例，这些案例需要用线性代数才能得到最好的理解。 线性代数是数学的分支学科，涉及矢量、矩阵和线性变换。 它是机器学习的重要基础，从描述算法操作的符号到代码中算法的实现，都属于该学科的研究范围。 虽然线性代数是机器学习领域不可或缺的一部分，但二者的紧密关系往往无法解释，或只能用抽象概念（如向量空间或特定矩阵运算）解释。 阅读这篇文章后，你将会了解到： 如何在
原文主要介绍了twitter云系统中利用统计学习实现异常检测的自动化，下面直接介绍相关方法。
在2018年初，互联网领域发现了两大系统漏洞，影响了主要的处理器厂商，这两大漏洞分别是“Meltdown（熔断）”和“Spectre（幽灵）”。这些漏洞是处理器前瞻执行的的漏洞，它允许攻击者读取其各自进程之外(以及潜在的执行)的内存位置，这意味着程序可以在其他软件的内存中读取敏感数据。 为了修复漏洞,Linux内核合并了一个名为KAISER或PTI(页表隔离page table isolation)的补丁，有效地修复了Meltdown攻击。然而，这一补丁会导致性能下降，CPU性能下降了5%到35%(甚至有一
人工智能的基础是数学，线性代数又是其中的重要部分。然而，对于数学基础不好的人来说，「线性代数」是一门非常抽象的课程。如何学习线性代数呢？这个 GitHub 项目介绍了一份入门级线性代数课程讲义，适合大学生、程序员、数据分析师、算法交易员等，使用的代码用 Python 语言写成。
numpy是进行科学运算不可或缺的工具,很多其他科学计算的库也是基于numpy的，比如pandas
本文主要介绍了如何学习人工智能相关知识，包括入门基础、进阶和高阶知识。首先，介绍了计算机基础、编程语言和数学基础。其次，介绍了机器学习、深度学习以及深度学习框架。最后，阐述了机器学习、强化学习、迁移学习等方面的知识。
「可重用」是什么意思？在你的数据科学职业生涯中的某个时刻，你编写的代码将被使用不止一次或两次。也许你会对一些不同的图像文件集运行相同的预处理管道，或者你有一套用于比较模型的评估技术。我们都复制并粘贴了相同的代码，但是一旦你发现自己复制了相同的代码不止一次或两次，那就应该花点时间使你的代码可重用。重用好的代码并不是欺骗或懈怠：它是对时间的有效利用，并且被认为是软件工程中的最佳实践。
翻译 | 林立宏 整理 | 凡江 背景 在这篇文章中，我将介绍几种低秩张量分解方法，用于在现有的深度学习模型中进行分层并使其更紧凑。我也将分享 PyTorch 代码，它使用 Tensorly（http://t.cn/REo7W8V ） 来进行在卷积层上的 CP 分解和 Tucker 分解。 尽管希望大部分帖子都是可以独立阅读的，关于张量分解的回顾可以在这里（http://t.cn/R5ZXkVo ）找到。Tensorly 的作者也写了于 Tensor 的基础内容非常棒的 notebook（ht
数组是numpy中最常见的数据结构，np.array() 。字符串和数字不能同时存在于同一个数组中。
Excel的LOOKUP公式可能是最常用的公式之一，因此这里将在Python中实现Excel中查找系列公式的功能。事实上，我们可以使用相同的技术在Python中实现VLOOKUP、HLOOKUP、XLOOKUP或INDEX/MATCH等函数的功能。
本文介绍了用Python进行时间序列分解的不同方法，以及如何在Python中进行时间序列预测的一些基本方法和示例。
内容概要：五一假期过半，是不是光顾着玩啦？今天给大家推荐一个数据集，玩累了玩烦了，不如，学习一会儿？
作者：ANKIT CHOUDHARY 翻译：张媛 术语校对：冯羽 文字校对：谭佳瑶 本文共3933字，建议阅读9分钟。 本文带大家了解因子分解机算法并解析其优势所在，教你在python中实现。 介绍 我仍然记得第一次遇到点击率预测问题时的情形，在那之前，我一直在学习数据科学，对自己取得的进展很满意，在机器学习黑客马拉松活动中也开始建立了自信，并决定好好迎接不同的挑战。 为了做得更好，我购买了一台内存16GB，i7处理器的机器，但是当我看到数据集的时候却感到非常不安，解压缩之后的数据大概有50GB - 我
随着数据集的规模和复杂性的增长，特征或维度的数量往往变得难以处理，导致计算需求增加，潜在的过拟合和模型可解释性降低。降维技术提供了一种补救方法，它捕获数据中的基本信息，同时丢弃冗余或信息较少的特征。这个过程不仅简化了计算任务，还有助于可视化数据趋势，减轻维度诅咒的风险，并提高机器学习模型的泛化性能。降维在各个领域都有应用，从图像和语音处理到金融和生物信息学，在这些领域，从大量数据集中提取有意义的模式对于做出明智的决策和建立有效的预测模型至关重要。
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