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奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用
时间 2021-07-13
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一步步入门--自己整理的知识散点
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奇异值分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石。本文就对SVD的原理做一个总结,并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。 1. 回顾特征值和特征向量 2. SVD的定义 3. SVD计算举例 4. SVD的一些性质
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