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： 1）特征值： 如果說一個向量v ...
原文：奇異值分解（SVD）原理
轉：https: blog.csdn.net u article details 奇異值分解是一個有着很明顯的物理意義的一種方法，它可以將一個比較復雜的矩陣用更小更簡單的幾個子矩陣的相乘來表示，這些小矩陣描述的是矩陣的重要的特性。就像是描述一個人一樣，給別人描述說這個人長得濃眉大眼，方臉，絡腮胡，而且帶個黑框的眼鏡，這樣寥寥的幾個特征，就讓別人腦海里面就有一個較為清楚的認識，實際上，人臉上的特征 ...
2019-07-14 15:57 0 2186 推薦指數：
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