2020年8月23日
奇异值分解 (Singular Value Decomposition，SVD)
摘要： 奇异值分解 (Singular Value Decomposition，SVD) 是一种矩阵因子分解方法，是线性代数的概念。应用于数据降维、推荐系统和自然语言处理等领域，在机器学习中被广泛适用。下面主要介绍 SVD 的定义与性质、计算过程、几何解释。 1 特征值分解 这里先回顾一下特征值分解，它与 阅读全文
posted @ 2020-08-23 16:34 sun-a 阅读(10012) 评论(1) 推荐(2) 编辑