eigenvalue 썸네일형 리스트형 구글의 페이지랭크(PageRank) 알고리즘 전체코드 및 결과에 대한 내용은 아래 GitHub 에 PDF 로 올려두었으니 참고해 직접 작성해보면 도움될 듯하다. GitHub주소: github.com/pjh5672/Machine_Learning/blob/master/Mathematics_for_Machine_Learning/PageRank.pdf 선형대수 개념을 바탕으로 구글의 페이지랭크(PageRank) 알고리즘을 구현해볼 수 있다. 만약 위의 그림과 같이 A, B, C, D, E, F 의 6개 사이트만 존재하는 네트워크망이 있고 각 사이트에서 다른 사이트로 이동할 확률 매트릭스 L 를 아래와 같이 결정하면, (1) 고유값 분해를 통한 방법, (2) Power-iteration 방법으로 각 사이트에 대해 중요도가 높은 순으로 가중치.. 더보기 2-5. Singular Value Decomposition(SVD) 용어정의 Singular value decomposition(SVD) 1. 용어정의 특이값 (Singular value) : 특이값 분해할때 계산할 수 있으며, 이는 행렬을 대각화하는 방법으로 두 개의 직교행렬과 대각행렬을 얻을 수 있으며 이때 대각행렬이 포함하는 값을 특이값이라고 부른다. 2. Singular value decomposition(SVD) 특이값 분해라고 하며, 이는 크기가 다른 m x n차원 행렬을 m차원과 n차원의 정사각형 행렬로 분해하는 것이다. 이 개념은 대상 행렬의 ill-conditioned 을 확인하는데 필수적이며, overfitting이 발생하는 원인을 이해할 수 있다. 특이값분해를 수식으로 나타내면 다음과 같다. 여기서 ∑행렬은 왼쪽과 오른쪽에 있는 U와 V행.. 더보기 이전 1 다음
