機器學習中的數學(5)-強大的矩陣奇異值分解(SVD)及其應用
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原文：[機器學習]-SVD奇異值分解的基本原理和運用
SVD奇異值分解： SVD是一種可靠的正交矩陣分解法。可以把A矩陣分解成U， ，VT三個矩陣相乘的形式。 Svd A U VT ，A不必是方陣，U，VT必定是正交陣，S是對角陣 lt 以奇異值為對角線,其他全為 gt 用途： 信息檢索 LSA:隱性語義索引，LSA:隱性語義分析 ，分解后的奇異值代表了文章的主題或者概念，信息檢索的時候同義詞，或者說同一主題下的詞會映射為同一主題，這樣就可以提高搜索 ...
2016-12-22 19:45 1 5841 推薦指數：
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