会员
周边
众包
新闻
博问
闪存
赞助商
所有博客
当前博客
我的博客
我的园子
账号设置
简洁模式
...
退出登录
注册
登录
等风南吹
Powered by
博客园
博客园
|
首页
|
新随笔
|
联系
|
订阅
|
管理
2020年8月18日
SVD奇异值分解
摘要: 奇异值分解在数据降维中有着诸多应用,在机器学习中也是满地可见。它跟特征值分解一样,都是提取矩阵最重要的特征。 1)特征值 向量v是矩阵A的特征向量,则可以表示成:Av = λv λ为特征向量v对应的特征值,一个矩阵的特征向量是一组正交向量。特征值分解是将一个矩阵分解成 A = Q∑Q-1 Q是矩阵A
阅读全文
posted @ 2020-08-18 00:55 等风南吹
阅读(137)
评论(0)
推荐(0)
编辑