SVD原理

SVD为机器学习中会用到降维方法   SVD奇异值分解作为一个很基本的算法，在很多机器学习算法中都有它的身影。SVD奇异值分解是线性代数中一种重要的矩阵分解，是矩阵分析中正规矩阵酉对角化的推广。只需要线性代数知识就可以理解SVD算法，简单实用，分解出的矩阵解释性不强，但不影响它的使用，因此值得研究。 SVD在信号处理、统计学、机器学习等领域有重要应用，比如：LSA（隐性语义分析）、推荐系统、图像处

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