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：[数学基础]奇异值分解SVD
之前看到过很多次奇异值分解这个概念，但我确实没有学过。大学线性代数课教的就是坨屎，我也没怎么去上课，后来查了点资料算是搞清楚了，现在写点东西总结一下。 奇异值分解，就是把一个矩阵拆成一组矩阵之和。在数学里面，因式分解，泰勒展开，傅里叶展开，特征值分解，奇异值分解都是这个路数。就是把当前数据表示成一组某种意义下互相独立的数据叠加的形式。目的在于简化计算处理或舍弃次要信息。 数学表达：或 其中系数是 ...
2019-06-22 23:54 0 464 推荐指数：
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