机器学习中的数学(5)-强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用
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原文：[机器学习笔记]奇异值分解SVD简介及其在推荐系统中的简单应用
本文先从几何意义上对奇异值分解SVD进行简单介绍，然后分析了特征值分解与奇异值分解的区别与联系，最后用python实现将SVD应用于推荐系统。 .SVD详解 SVD singular value decomposition ，翻译成中文就是奇异值分解。SVD的用处有很多，比如：LSA 隐性语义分析 推荐系统 特征压缩 或称数据降维 。SVD可以理解为：将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的 个子矩阵的 ...
2016-03-04 20:40 2 47422 推荐指数：
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