奇異值分解(SVD)原理與在降維中的應用
奇異值分解(Singular Value Decomposition，以下簡稱SVD)是在機器學習領域廣泛應用的算法，它不光可以用於降維算法中的特征分解，還可以用於推薦系統，以及自然語言處理等領域。是很多機器學習算法的基石。本文就對SVD的原理做一個總結，並討論在在PCA降維算法中 ...
原文：奇異值分解（SVD）與在降維中的應用
奇異值分解 Singular Value Decomposition，SVD 是在機器學習領域廣泛應用的算法，它不光可以用於降維算法中的特征分解，還可以用於推薦系統，以及自然語言處理等領域。是很多機器學習算法的基石。本文就對SVD的原理做一個總結，並討論在在PCA降維算法中是如何運用運用SVD的。 . 特征值和特征向量 特征值和特征向量的定義如下： Ax amp x BB x Ax x Ax a ...
2018-07-26 17:00 0 827 推薦指數：
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