奇异值分解与低秩矩阵近似
奇异值分解 任何实矩阵\(\textbf{A} \in \mathbb{R}^{m \times n}\)都可以分解为 $\textbf{A} = \textbf{U}\Sigma\textbf{V}^T$, (1) 其中, \(\textbf{U} \in \mathbb{R ...
原文：低秩矩阵填充|奇异值阈值算法
斜风细雨作小寒，淡烟疏柳媚晴滩。入淮清洛渐漫漫。 雪沫乳花浮午盏，蓼茸蒿笋试春盘。人间有味是清欢。 苏轼 更多精彩内容请关注微信公众号 优化与算法 低秩矩阵恢复是稀疏向量恢复的拓展，二者具有很多可以类比的性质。首先，稀疏是相对于向量而言，稀疏性体现在待恢复向量中非零元素的数量远小于向量长度 而低秩是相对于矩阵而言，低秩体现在矩阵的秩远小于矩阵的实际尺寸。其次，稀疏向量恢复问题可以转化为基于 el ...
2020-01-06 22:07 0 5352 推荐指数：
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