SVD奇异值分解
无论是特征值分解还是奇异值分解，都是为了让人们对矩阵（或者线性变换）的作用有一个直观的认识。这是因为我们拿过来一个矩阵，很多情况下只能看到一堆排列有序的数字，而看不到这些数字背后的真实含义，特征值分解和奇异值分解告诉了我们这些数字背后的真实含义，换句话说，它告诉了我们关于矩阵作用的本质信息。 SVD提供了一种非常便捷的矩阵分解方式，能够发现数据中十分有意思的潜在模式。在这篇文章中，我们将会提供对S
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