奇异值分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石。本文就对SVD的原理做一个总…
一、SVD(奇异值分解 Singular Value Decomposition)
1.1、基本概念:
(1)定义:提取信息的方法:奇异值分解Singular Value Decomposition(SVD)
(2࿰…
一、SVD简介 Singular Value Decomposition(奇异值分解,SVD)是一种重要的矩阵分解技术,可以将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积。SVD的应用广泛,包括数据降维、矩阵逆运算、推荐系统等领域。 给定一个矩阵A,SV…