機器學習算法總結(九)——降維(SVD, PCA)
降維是機器學習中很重要的一種思想。在機器學習中經常會碰到一些高維的數據集，而在高維數據情形下會出現數據樣本稀疏，距離計算等困難，這類問題是所有機器學習方法共同面臨的嚴重問題，稱之為“ 維度災難 ” ...
原文：SVD總結
.概述 我們先從實數域R開始說起，再延伸到復數域C上去，先列出一個表格，把實數域以及復數域中常見的矩陣及其性質概括如下： 表 常見矩陣及其性質 我們知道實對稱矩陣正交相似於對角陣，從而將一個方陣對角化，那么一個的矩陣能否對角化為對角陣呢，答案是肯定的，這也是奇異值分解 singular value decomposition,SVD 的意義所在。 設A是一個矩陣，則存在m階正交矩陣U和n階正交矩 ...
2015-09-25 20:01 2 2439 推薦指數：
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