奇異值分解 (Singular Value Decomposition，SVD)
奇異值分解 (Singular Value Decomposition，SVD) 是一種矩陣因子分解方法，是線性代數的概念。應用於數據降維、推薦系統和自然語言處理等領域，在機器學習中被廣泛適用。下面主要介紹 SVD 的定義與性質、計算過程、幾何解釋。 1 特征值分解 這里先回顧一下 ...
原文：關於SVD(Singular Value Decomposition)的那些事兒
SVD簡介 SVD不僅是一個數學問題，在機器學習領域，有相當多的應用與奇異值都可以扯上關系，比如做feature reduction的PCA，做數據壓縮 以圖像壓縮為代表 的算法，還有做搜索引擎語義層次檢索的LSI Latent Semantic Indexing 或隱性語義分析 Latent Semantic Analysis 。另外在工程應用中的很多地方都有它的身影，例如在推薦系統方面。在 年 ...
2017-01-10 15:50 0 6972 推薦指數：
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