机器学习实战——SVD（奇异值分解）

与PCA同样的学习过程，在学习SVD时一样补习了不少的基础知识，如今已经大体知道了PCA的应用原理，SVD我的感受相对要难一点，但主要步骤仍是能勉强理解，因此这里将书本上的知识和我的的理解作一个记录。主要关于（SVD原理、降维公式、重构原矩阵、SVD的两个实际应用），固然矩阵的分解和相对的公式我会给出写的更好的文章对于说明（我的基础有限）。python （最后给出两条SVD最重要的公式）算法 SV

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