1 奇异值分解(SVD) - 模式计算与应用实验室(PCA Lab).pdf下载

weixin_39821620 2023-09-16 19:30:13

1 奇异值分解(SVD) - 模式计算与应用实验室(PCA Lab).pdf , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/hhappy0123456789/88285386?utm_source=bbsseo

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1 奇异值分解(SVD) - 模式计算与应用实验室(PCA Lab).pdf

PCA（主成分分析）其实只是SVD（奇异值分解）的一个应用。本文讲述了SVD和PCA的实现过程。并带有两个图像处理的例子，以及python源代码。出于美观和效率角度考虑，我还是直接上传latex生成的pdf文档。可点击这里下载部分截图如下：

在机器学习和数据分析领域，主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）和奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）是两种常见的降维技术。它们可以帮助我们从高维数据中提取有用的信息，并减少数据的维度，从而简化问题和加快计算。PCA和SVD是常用的降维技术，可以帮助我们从高维数据中提取有用的信息。通过Python代码示例，我们可以实现PCA和SVD，并在实际问题中应用它们来降低数据的维度。与PCA不同，SVD可以应用于任意形状的矩阵。

Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。本部分内容全面涵盖了Spark生态系统的概述及其编程模型，深入内核的研究，Spark on Yarn,Spark RDD、Spark Streaming流式计算原理与实践，Spark SQL,Spark的多语言编程以及SparkR的原理和运行。本套Spark教程不仅面向项目开发人员，甚至对于研究Spark的在校学员，都是非常值得学习的。

HCL是H3C目前官方唯一出品的模拟器，整个产品的界面设计和性能比行业的其他H3C模拟器都要强大。华三云实验室（H3C Cloud Lab，简称HCL）是一款界面图形化的全真网络模拟软件，用户可以通过该软件实现H3C公司多个型号的虚拟设备的组网，是用户学习、测试基于H3C公司Comware V7平台的网络设备的必备工具。

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