奇异值分解（SVD）与在降维中的应用
奇异值分解(Singular Value Decomposition，SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石。本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD ...
原文：奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用
奇异值分解 Singular Value Decomposition，以下简称SVD 是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石。本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。 . 回顾特征值和特征向量 我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下： Ax lambda ...
2017-01-05 15:44 115 172747 推荐指数：
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