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2023年4月3日
奇异值分解(SVD)和图像压缩
摘要: 在本文中,我将尝试解释 SVD 背后的数学及其几何意义,还有它在数据科学中的最常见的用法,图像压缩。 奇异值分解是一种常见的线性代数技术,可以将任意形状的矩阵分解成三个部分的乘积:U、S、V。原矩阵A可以表示为: 具体来说,A矩阵中的奇异值就是\Sigma矩阵中的对角线元素,它们是矩阵A的特征值的平
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posted @ 2023-04-03 10:30 deephub
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