CSE523-机器学习-SSSR CSE523机器学习SSSR存储库包含使用KNN，ALS和SVD算法的电影推荐系统。 电影推荐系统 介绍 我们使用协作过滤制作了一个电影推荐系统，其中我们同时使用了基于内存的协作过滤和基于模型的协作过滤。 因此我们实施了3种算法 K近邻（KNN） 这是一种基于内存的聚类算法 交替最小二乘（ALS） 它是基于模型的矩阵分解算法 奇异值分解（SVD） 它是基于模型的矩阵分解算法 结果 参考 哈里森·奥尼尔（Onel）。 “具有K最近邻算法的机器学习基础。” 中等，迈向数据科学，2019年7月14日，通向datascience.com/machine-learning-basics-with-the-k-nearest-neighbors-algorithm-6a6e71d01761 Gupta，Meenu等。 “使用协作过滤的电影推荐系统。” 2020年电

使用 coeffs = fit2dPolySVD(x, y, z, order) 拟合 x 和 y 的多项式，以便为数据 z 提供最佳拟合。 使用即使数据退化也很健壮的 SVD。 即使数据被过度指定或未指定，也将始终产生最适合数据的最小二乘法。 x, y, z 是列向量，指定要拟合的点。 三个向量的长度必须相同。 阶数是要拟合的多项式的阶数。 Coeffs 返回多项式的系数。 对于 x 的每个递增幂，这些都是 y 的递增幂，例如，对于阶数 2： zbar = coeffs（1）+ coeffs（2）。* y + coeffs（3）。* y ^ 2 + coeffs（4）。* x + coeffs（5）。* x。* y + coeffs（6）。* x^2 使用 eval2dPoly(x,y,coeffs) 计算任意 (x,y) 点处的多项式。 如果数据未指定，则低阶系数将为零，解决方案

这是基于DWT-SVD的数字水印算法，具有强的鲁邦性，适用于毕业设计和研究。

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SVD曲率谱降噪和快速谱峭度的滚动轴承微弱故障特征提取，刘鹏，汤宝平，针对轴承振动信号信噪比低，故障信号微弱，快速谱峭度分析选取共振中心频率和带宽不准确等问题，提出基于奇异值分解(Singular value de

原创

svd算法matlab代码一些课程 该存储库包含一些简单的Matlab代码：拼凑，蛇形，DWT-DCT-SVD DWT-DCT-SVD： 基于DCT-DWT-SVD的数字水印嵌入与提取算法。 该程序实现将图像嵌入到音频中。 该代码包含鲁棒性检测，例如高斯噪声，重采样和低通滤波... Qdwtdctsvd.m：水印嵌入 Tdwtdctsvd.m：水印提取和鲁棒性检测。 拼凑而成： 基于拼凑算法的数字水印技术 蛇形测地线活动模型： 这个Matlab程序实现了测地线活动轮廓模型。 main.m：主要代码。

很好用的有关矩阵的各种操作，包括求逆，特征值，特征向量，svd分解等c++语言

基于K-SVD算法的图像去噪算法的matlab仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

1、python程序 2、有详细的数据处理过程 3、代码简单清楚，可直接运行