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 ...
原文：SVD（奇異值分解）與在PCA降維中的使用
本文大部分內容轉自：https: www.cnblogs.com pinard p .html 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。 SVD的定義 SVD也是對矩陣進行分解，但是和特征分解不同，SVD並不要求要分 ...
2021-01-07 11:26 0 490 推薦指數：
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