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 ...
原文：SVD（奇异值分解）与在PCA降维中的使用
本文大部分内容转自：https: www.cnblogs.com pinard p .html 奇异值分解 Singular Value Decomposition，以下简称SVD 是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石。 SVD的定义 SVD也是对矩阵进行分解，但是和特征分解不同，SVD并不要求要分 ...
2021-01-07 11:26 0 490 推荐指数：
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