用截斷奇異值分解（Truncated SVD）降維
1、SVD的定義 2、SVD計算舉例 3、SVD的一些性質 4、截斷SVD 截斷的SVD將參數計數從u*v減少到t（u+v），如果t比min（u，v）小得多，則這一點很重要。 TSVD與一般SVD不同的是它可以產生一個指定維度的分解矩陣，可以實現降維 ...
原文：降維之奇異值分解(SVD)
看了幾篇關於奇異值分解 Singular Value Decomposition，SVD 的博客，大部分都是從坐標變換 線性變換 的角度來闡述，講了一堆坐標變換的東西，整了一大堆圖，試圖 通俗易懂 地向讀者解釋清楚這個矩陣分解方法。然而這個 通俗易懂 到我這就變成了 似懂非懂 ，這些漂亮的圖可把我整懵了。 就像 沒想到吧 里王祖藍對一個碎碎念的觀眾說的， 我問你的問題是，你是很熟悉鄧紫棋的歌嗎，我 ...
2019-05-02 21:57 0 2125 推薦指數：
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