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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下载
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=bbsse
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奇异值分解
(
SVD
) -
模式
计算
与
应用
实验室
(
PCA
Lab
).
pdf
1
奇异值分解
(
SVD
) -
模式
计算
与
应用
实验室
(
PCA
Lab
).
pdf
SVD
与
PCA
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:
主成分分析(
PCA
)和
奇异值分解
(
SVD
)的区别及
应用
(Python实现)
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。
大规模数据处理
计算
引擎Spark2.x教程(含资料)
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。
H3C官方模拟器HCL(H3C Cloud
Lab
)
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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