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]-SVD奇异值分解的基本原理和运用
SVD奇异值分解： SVD是一种可靠的正交矩阵分解法。可以把A矩阵分解成U， ，VT三个矩阵相乘的形式。 Svd A U VT ，A不必是方阵，U，VT必定是正交阵，S是对角阵 lt 以奇异值为对角线,其他全为 gt 用途： 信息检索 LSA:隐性语义索引，LSA:隐性语义分析 ，分解后的奇异值代表了文章的主题或者概念，信息检索的时候同义词，或者说同一主题下的词会映射为同一主题，这样就可以提高搜索 ...
2016-12-22 19:45 1 5841 推荐指数：
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