m******6
发帖数: 67 | 1 【 以下文字转载自 Statistics 讨论区 】
发信人: maple526 (maple), 信区: Statistics
标 题: 一个关于SVD的面试题
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Oct 23 16:16:27 2013, 美东)
面的是ExxonMobil的data mining的职位。
问题是如果矩阵的维度很大(e.g. 1000000*1000000)，内存存不下，做SVD有什么可行
的方法？ 给的提示是做SVD的算法可以转化成一个优化问题。 |
d**********u
发帖数: 3371 | 2 这公司也有dm.. 碉堡了
【在 m******6 的大作中提到】
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: 问题是如果矩阵的维度很大(e.g. 1000000*1000000)，内存存不下，做SVD有什么可行
: 的方法？ 给的提示是做SVD的算法可以转化成一个优化问题。
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l***n
发帖数: 376 | 3 找matlab help 看算法
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w****g
发帖数: 727 | 4 不会说是优化Rayleigh quotients吧， 那基本上是幂方法（难道想简单了）。别的迭
代算法都是不是简
单的优化， 你的矩阵sparse吗 |
c******a
发帖数: 917 | 5 randomized SVD 或者 subsample 之后用Nystrom
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t*********h
发帖数: 941 | 6 stochastic gradient descent?
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m******6
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w****g
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代算法都是不是简
单的优化， 你的矩阵sparse吗 |
c******a
发帖数: 917 | 11 randomized SVD 或者 subsample 之后用Nystrom
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s*****w
发帖数: 185 | 13 这不是就3,4种常见方法么，low-rank approximation, random, 放下狗就有了
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