机器学习算法总结(九)——降维(SVD, PCA)
降维是机器学习中很重要的一种思想。在机器学习中经常会碰到一些高维的数据集，而在高维数据情形下会出现数据样本稀疏，距离计算等困难，这类问题是所有机器学习方法共同面临的严重问题，称之为“ 维度灾难 ” ...
原文：SVD总结
.概述 我们先从实数域R开始说起，再延伸到复数域C上去，先列出一个表格，把实数域以及复数域中常见的矩阵及其性质概括如下： 表 常见矩阵及其性质 我们知道实对称矩阵正交相似于对角阵，从而将一个方阵对角化，那么一个的矩阵能否对角化为对角阵呢，答案是肯定的，这也是奇异值分解 singular value decomposition,SVD 的意义所在。 设A是一个矩阵，则存在m阶正交矩阵U和n阶正交矩 ...
2015-09-25 20:01 2 2439 推荐指数：
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