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)原理及應用
一 奇異值與特征值基礎知識： 特征值分解和奇異值分解在機器學習領域都是屬於滿地可見的方法。兩者有着很緊密的關系，我在接下來會談到，特征值分解和奇異值分解的目的都是一樣，就是提取出一個矩陣最重要的特征。先談談特征值分解吧： 特征值： 如果說一個向量v是方陣A的特征向量，將一定可以表示成下面的形式： 這時候 就被稱為特征向量v對應的特征值，一個矩陣的一組特征向量是一組正交向量。特征值分解是將一個矩陣分 ...
2018-10-05 21:14 0 4057 推薦指數：
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