很多小伙伴问：Power BI 不是有 AI 功能吗？比如分解树，可以没发现如何 AI 的啊。
工作分解结构（Work Breakdown Structure，简称WBS）跟因数分解是一个原理，就是把一个项目，按一定的原则分解，项目分解成任务，任务再分解成一项项工作，再把一项项工作分配到每个人的日常活动中，直到分解不下去为止。
项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star，留言，一起学习进步
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
先吐槽一下，，最近上数据库的课，属于是越来越懵了。尤其是范式理论这章我属实是懵了。课本排版好乱，属实是很难蚌得住。
特征值分解与SVD奇异值分解的目的都是提取一个矩阵最重要的特征。然而，特征值分解只适用于方阵，而SVD奇异值分解适用于任意的矩阵，不一定是方阵。
参考资料 百度百科词条：特征分解，矩阵特征值，奇异值分解，PCA技术 https://zhuanlan.zhihu.com/p/29846048 https://towardsdatascience.com/all-you-need-to-know-about-pca-technique-in-machine-learning-443b0c2be9a1
微信公众号 关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在协同过滤推荐算法总结（机器学习(36)之协同过滤典型算法概述【精华】）中，讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法，这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。 解决什么问题 在推荐系统中，常常遇到的问题是这样的，我们有很多用户和物品，也有少部分用户对少部分物品的评分，希望预测目标用户对其他未评分物品的评分，进而将评分高的物品推荐给目标用户。比如下面的用
前言 本文集中前面主要介绍了离散数据的傅里叶变换，并且得到了较好的效果！那既然有了傅里叶变换这个工具，为什么还需要小波变换呢？因为：傅里叶变换只能告诉你原始信号中有哪些频率，但不能告诉你这些频率的信号出现在什么时间！也就说明：如果信号是”时变”的(频率随着时间是改变的)，那么单纯用傅里叶变换所能反映的信息就十分有限了！因此，针对时变信号，我们使用小波变换。图1展示”时变信号”与”时不变信号”区别：
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。
本文介绍了随机化主成分分析（Randomized PCA）在去噪、降维、数据压缩、流形学习等领域的应用，并分析了在分布式计算环境下，Randomized SVD 算法在处理大型数据集的去噪、降维任务中的优势。
《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
【导读】在推荐系统的相关研究中，我们常常用到两个相关概念：矩阵分解和奇异值分解。这两个概念是同一种算法吗？两者到底有什么差别？在本文中，作者梳理了两种算法的概念、来源和内容，并进行了比较。通过对相关内容的梳理，作者提出，矩阵分解是推荐系统中最初使用的概念，奇异值分解是对该方法的进一步发展。在现在的讨论中，一般将两种方法统一成为奇异值分解。
碳循环是化学循环的重要过程。碳循环其中的一个部分是化合物的分解，这使得碳元素得以被重新利用。该过程的关键是植物材料和木质纤维的分解。
项目经理要学会分解任务，只有将任务分解得足够细，你才能心里有数，才能有条不紊地工作，统筹安排你的时间表。
奇异值分解（SVD，singular value decomposition）,也是对矩阵进行分解，但是和特征分解不同，SVD 并不要求要分解的矩阵为方阵。假设我们的矩阵
文章目录 一、前置概念 1、序列对称分解定理 2、傅里叶变换 3、傅里叶变换的共轭对称分解 二、序列傅里叶变换共轭对称性质 0、序列傅里叶变换共轭对称性质 x(n) 分解为实部序列与虚部序列 x(n) 分解为共轭对称序列与共轭反对称序列 ( 序列对称分解 ) X(e^{jω}) 分解为实部序列与虚部序列 X(e^{jω}) 分解为共轭对称与反对称序列的傅里叶变换 ( 频域共轭对称分解 ) 1、序列实部傅里叶变换 2、序列虚部傅里叶变换 3、共轭对称序列傅里叶变换 4、共轭反对称序列傅里叶变换 一、前置
SVD(Singular Value Decomposition)奇异值分解分解是机器学习中最重要的矩阵分解方法。
因子分解机将支持向量机SVM的优势结合分解模型。如SVM，因子分解机是一个通用的预测器，可以用在任意实数值向量上。但是不同于SVM，因子分解机能通过分解参数对变量之间的交互关系进行建模；即使在非常稀疏的场景下，如推荐系统，也能对交叉特征进行建模。因子分解机可以通过算式优化，在线性时间内进行应用计算；而且不同于SVM在对偶形式中求解问题，FM在原问题空间进行求解，不需要支持向量等，可以直接对模型参数进行估计。
矩阵的正交分解又称为QR分解，是将矩阵分解为一个正交矩阵Q和一个上三角矩阵的乘积的形式。
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。
矩阵分解在机器学习领域有着广泛应用，是降维相关算法的基本组成部分。常见的矩阵分解方式有以下两种
作者在上篇文章中讲解了《矩阵分解推荐算法》，我们知道了矩阵分解是一类高效的嵌入算法，通过将用户和标的物嵌入低维空间，再利用用户和标的物嵌入向量的内积来预测用户对标的物的偏好得分。本篇文章我们会讲解一类新的算法：因子分解机(Factorization Machine，简称FM，为了后面书写简单起见，中文简称为分解机)，该算法的核心思路来源于矩阵分解算法，矩阵分解算法可以看成是分解机的特例(我们在第三节1中会详细说明)。分解机自从2010年被提出后，由于易于整合交叉特征、可以处理高度稀疏数据，并且效果不错，在推荐系统及广告CTR预估等领域得到了大规模使用，国内很多大厂(如美团、头条等)都用它来做推荐及CTR预估。
分治思想自古就有，在《孙子兵法》中有这么一句话：凡治众如治寡，分数是也：斗众如斗寡，形名是也。
问题A：菌类 碳循环描述了整个地球地球化学循环中碳交换的过程，是地球生命的重要组成部分。碳循环的一部分包括化合物的分解，使碳得以更新并以其他形式使用。该过程的这一部分的关键组成部分是植物材料和木质纤维的分解。
Cholesky分解是一种分解矩阵的方法, 在线性代数中有重要的应用。Cholesky分解把矩阵分解为一个下三角矩阵以及它的共轭转置矩阵的乘积（那实数界来类比的话，此分解就好像求平方根）。与一般的矩阵分解求解方程的方法比较，Cholesky分解效率很高。Cholesky是生于19世纪末的法国数学家，曾就读于巴黎综合理工学院。Cholesky分解是他在学术界最重要的贡献。后来，Cholesky参加了法国军队，不久在一战初始阵亡。
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奇异值分解(singular value decomposition, SVD)，是将矩阵分解成奇异值(singular vector)和奇异值(singular value)。通过奇异值分解，我们会得到一些与特征分解相同类型的信息。然而，奇异值分解有更广泛的应用，每个实数矩阵都有一个奇异值，但不一定都有特征分解。例如，非方阵的矩阵没有特征分解，这时我们只能使用奇异值分解。
动态模态分解 (dynamic mode decomposition) 最早是被用来分析流体（例如水流）的动态过程，它可以把复杂的流动过程分解为低秩的时空特征 (low-rank spatiotemporal features)，这种方法的强大之处在于它不依赖于动态系统中的任何主方程。作为衍生，动态模态分解可以被用来分析多元时间序列 (multivariate time series)，进行短期未来状态预测。
这个算法是Lee和Seung在1999年发表在nature杂志上的。具体论文看这里：http://www.seas.upenn.edu/~ddlee/Papers/nmf.pdf。
对于我们每个人来说，将一个任务分解为若干子任务的能力应该都要具备，这样才能更好地完成一个任务。因此，程序员的任务分解能力，具有一定的通用性。
简单回归下矩阵分解，矩阵分解要做的事情就是将用户评分矩阵分解为两个矩阵，一个矩阵表示用户偏好的隐因子向量，另一个矩阵表示物品主题的隐因子向量。矩阵分解的关键就是求解分解的两个矩阵。普通的矩阵分解只能解决用户的显式反馈，简单来说就是用户评分数据，但现实中推荐系统更多的是预测用户行为，如何使用矩阵分解来预测用户行为呢？
摘要：Terra / Aqua中等分辨率成像光谱仪（MODIS）数据由于每天的精细时间分辨率，已被广泛用于地球表面的全局监视。但是，MODIS时间序列（即500 m）的空间分辨率对于本地监视来说太粗糙了。该问题的可行解决方案是缩小粗略的MODIS图像，从而创建具有良好空间和时间分辨率的时间序列图像。通常，可以通过使用时空融合方法将MODIS图像与精细的空间分辨率图像（例如Landsat图像）融合，从而实现MODIS图像的缩小。在时空融合方法家族中，由于基于空间分解的方法对可用的精细空间分辨率图像的依赖性较小，因此已被广泛应用。但是，此类方法中的所有技术都存在相同的严重问题，即块效应，这降低了时空融合的预测精度。据我们所知，几乎没有解决方案可以直接解决这个问题。为了满足这一需求，本文提出了一种块去除空间分解（SU-BR）方法，该方法通过包括基于空间连续性构造的新约束来去除块状伪像。SU-BR提供了适用于任何现有基于空间分解的时空融合方法的灵活框架。在异质区域，均质区域和经历土地覆盖变化的区域进行的实验结果表明，SU-BR在所有三个区域中均有效地去除了块体，并显着提高了预测精度。SU-BR还优于两种流行的时空融合方法。因此，SU-BR提供了一种关键的解决方案，可以克服时空融合中最长的挑战之一。
COMPRESSION OF DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS FOR FAST AND LOW POWER MOBILE APPLICATIONS【ICLR 2016】
奇异值是矩阵中的一个非常重要的概念，一般是通过奇异值分解的方法来得到的，奇异值分解是线性代数和矩阵论中一种重要的矩阵分解法，在统计学和信号处理中非常的重要。
上述两个问题，在矩阵分解中可以得到解决。原始的矩阵分解只适用于评分预测问题，这里所讨论的也只是针对于评分预测问题。
在协同过滤推荐算法总结中，我们讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法，这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。(过年前最后一篇！祝大家新年快乐！明年的目标是写120篇机器学习，深度学习和NLP相关的文章)
项目范围是一个项目的基础和核心，而定义范围的的关键就是WBS，WBS是项目管理的核心所在！ WBS是实施项目所必须进行的全部活动的清单，也是进度安排、人员调配、预算计划的基础。
本来是为了复习数据库期末考试，结果找了一圈都没有发现比较好的解释，通过查阅资料和总结，为大家提供通俗易懂的解法，一听就会！并且配有速记口诀！介是你没有玩过的船新版本包含最小依赖集求法候选码求法
最近在整理Embedding技术在推荐系统中的应用，总结了获取各类item2vec的方法，推荐系统中的矩阵分解作为解决item2vec问题初期技术方法之一，虽已在推荐领域摸爬滚打了十几年，但至今仍旧在工业界的推荐场景中扮演着重要的角色，本文就对推荐系统中的矩阵分解进行简单的介绍，为后续几篇介绍推荐系统中的Embedding技术做铺垫。
今天给大家介绍的文章是“Tensor Decomposition with Relational Constraints for Predicting Multiple Types of MicroRNA-disease Associations”，这篇文章是华中农业大学章文教授团队的研究成果。该论文年初出现在arXiv网站，6月初被Briefings in Bioinformatics杂志接收。作者创新性地将miRNA-disease-type三元组表示为一个张量，引入张量分解的方法来预测多种类型的miRNA-disease的关联，并进一步提出了一种新的张量分解方法——关联约束张量分解法（TDRC）。实验证明了该方法与现有的两种张量分解法相比具有很好的性能和更高的效率。
项目范围对项目的影响是决定性的，它确定了软件项目工作内容的多少。有效的范围管理可以保证项目只做必须做的事情，避免范围蔓延和做无用功，同时也避免不清晰的需求所导致的严重的系统缺陷。
每个合数都可以写成几个质数相乘的形式，其中每个质数都是这个合数的因数，把一个合数用质因数相乘的形式表示出来，叫做分解质因数。如30=2×3×5 。分解质因数只针对合数。
Project Breakdown Structure，项目对象分解结构，以是项目交付结果本身为对象进行的层级结构分解。
奇异值分解是线性代数中一种重要的矩阵分解方法，这篇文章通过一个具体的例子来说明如何对一个矩阵A进行奇异值分解。
标量、向量、矩阵和张量 矩阵向量的运算 单位矩阵和逆矩阵 行列式 方差，标准差，协方差矩阵-------（第一部分） 范数 特殊类型的矩阵和向量 特征分解以及其意义 奇异值分解及其意义 Moore-Penrose 伪逆 迹运算 读完估计需要10min，这里主要讲解剩余部分，第一部分详见之前文章^-^ 范数 什么是范数，听得那么术语..其实就是衡量一个向量大小的单位。在机器学习中，我们也经常使用被称为范数(norm) 的函数衡量矩阵大小 📷 （为什么是这样的，不要管了，要扯就扯偏了，记得是衡量向量或者矩阵大小
本文对北京理工大学、阿里文娱摩酷实验室合作的论文《RevisitingBilinear Pooling: A coding Perspective》进行解读，该论文发表在AAAI 2020，本文首先证明了常用的特征融合方法——双线性池化是一种编码-池化的形式。从编码的角度，我们提出了分解的双线性编码来融合特征。与原始的双线性池化相比，我们的方法可以生成更加紧致和判别的表示。
因为近期换了博客主题，对Latex的支持较弱，而且以后可能会很少写和数学有关的内容，所以下线了之前数学专题下的所有文章，但竟然有网友评论希望重新上线，我还以为那些东西没人看呢(⊙o⊙)，最近抽空整理成pdf，需要的下载吧
在机器学习中降维是我们经常需要用到的算法，在降维的众多方法中PCA无疑是最经典的机器学习算法之一，最近准备撸一个人脸识别算法，也会频繁用到PCA，本文就带着大家一起来学习PCA算法。
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