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：奇異值分解（SVD和TruncatedSVD）
.兩者概念理解 .SVD的使用 np.linalg.svd a, full matrices True, compute uv True 參數： a: 是一個形如 M,N 矩陣 full matrices：的取值是為 或者 ，默認值為 ，這時u的大小為 M,M ，v的大小為 N,N 。否則u的大小為 M,K ，v的大小為 K,N ，K min M,N 。 compute uv：取值是為 或者 ， ...
2020-07-31 15:34 0 2205 推薦指數：
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