奇异值分解 (Singular Value Decomposition，SVD)
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 ...
原文：关于SVD(Singular Value Decomposition)的那些事儿
SVD简介 SVD不仅是一个数学问题，在机器学习领域，有相当多的应用与奇异值都可以扯上关系，比如做feature reduction的PCA，做数据压缩 以图像压缩为代表 的算法，还有做搜索引擎语义层次检索的LSI Latent Semantic Indexing 或隐性语义分析 Latent Semantic Analysis 。另外在工程应用中的很多地方都有它的身影，例如在推荐系统方面。在 年 ...
2017-01-10 15:50 0 6972 推荐指数：
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