SVD 奇异值分解
SVD 奇异值分解 丢掉小的奇异值 丢掉小的奇异值 减少计算量 消除噪音 有些奇异值非常小，可能是测量上一些小杂讯造成的 原始矩阵W是m行n列，那么U、Σ和VT就分别是m行m列、m行n列和n行n列。上述分解中会构建出一个矩阵Σ，该矩阵只有对角元素，其他元素均为0。另一个惯例就是，Σ的对角元素是从大到小排列的。这些对角元素称为奇异值（Singular Value），它们对应了原始数据集矩阵Data的
相关文章
- 1. SVD 奇异值分解
- 2. 奇异值分解svd
- 3. PyTorch奇异值分解(svd)
- 4. SVD奇异值分解
- 5. 奇异值分解——SVD
- 6. 奇异值分解（SVD）
- 7. SVD（奇异值分解）
- 8. 奇异值分解SVD
- 9. 奇异值分解(SVD)
- 10. 矩阵分解 - 奇异值分解 SVD
- 更多相关文章...
- • PHP 7 异常 - PHP 7 新特性
- • C# 异常处理 - C#教程
- • 常用的分布式事务解决方案
- • Git五分钟教程
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. SVD 奇异值分解
- 2. 奇异值分解svd
- 3. PyTorch奇异值分解(svd)
- 4. SVD奇异值分解
- 5. 奇异值分解——SVD
- 6. 奇异值分解（SVD）
- 7. SVD（奇异值分解）
- 8. 奇异值分解SVD
- 9. 奇异值分解(SVD)
- 10. 矩阵分解 - 奇异值分解 SVD