奇异值分解（SVD）
0 - 特征值分解（EVD） 奇异值分解之前需要用到特征值分解，回顾一下特征值分解。 假设$A_{m \times m}$是一个是对称矩阵（$A=A^T$），则可以被分解为如下形式， $$A_{m\times m}=Q_{m\times m}\Sigma_{m\times m} Q_{m ...
原文：SVD（奇异值分解）Python实现
注：在 SVD 奇异值分解 小结 中分享了SVD原理，但其中只是利用了numpy.linalg.svd函数应用了它，并没有提到如何自己编写代码实现它，在这里，我再分享一下如何自已写一个SVD函数。但是这里会利用到SVD的原理，如果大家还不明白它的原理，可以去看看 SVD 奇异值分解 小结 ，或者自行百度 google。数据集：https: pan.baidu.com s ZmpUSIscy Vl ...
2018-12-03 15:02 16 15005 推荐指数：
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