奇異值分解（SVD）
0 - 特征值分解（EVD） 奇異值分解之前需要用到特征值分解，回顧一下特征值分解。 假設$A_{m \times m}$是一個是對稱矩陣（$A=A^T$），則可以被分解為如下形式， $$A_{m\times m}=Q_{m\times m}\Sigma_{m\times m} Q_{m ...
原文：[數學基礎]奇異值分解SVD
之前看到過很多次奇異值分解這個概念，但我確實沒有學過。大學線性代數課教的就是坨屎，我也沒怎么去上課，后來查了點資料算是搞清楚了，現在寫點東西總結一下。 奇異值分解，就是把一個矩陣拆成一組矩陣之和。在數學里面，因式分解，泰勒展開，傅里葉展開，特征值分解，奇異值分解都是這個路數。就是把當前數據表示成一組某種意義下互相獨立的數據疊加的形式。目的在於簡化計算處理或舍棄次要信息。 數學表達：或 其中系數是 ...
2019-06-22 23:54 0 464 推薦指數：
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