用截断奇异值分解（Truncated SVD）降维
1、SVD的定义 2、SVD计算举例 3、SVD的一些性质 4、截断SVD 截断的SVD将参数计数从u*v减少到t（u+v），如果t比min（u，v）小得多，则这一点很重要。 TSVD与一般SVD不同的是它可以产生一个指定维度的分解矩阵，可以实现降维 ...
原文：降维之奇异值分解(SVD)
看了几篇关于奇异值分解 Singular Value Decomposition，SVD 的博客，大部分都是从坐标变换 线性变换 的角度来阐述，讲了一堆坐标变换的东西，整了一大堆图，试图 通俗易懂 地向读者解释清楚这个矩阵分解方法。然而这个 通俗易懂 到我这就变成了 似懂非懂 ，这些漂亮的图可把我整懵了。 就像 没想到吧 里王祖蓝对一个碎碎念的观众说的， 我问你的问题是，你是很熟悉邓紫棋的歌吗，我 ...
2019-05-02 21:57 0 2125 推荐指数：
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