奇异值分解——SVD

时间 2020-12-30

标签机器学习繁體版

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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首先回顾下特征值和特征向量的定义如下： 2. SVD的定义 SV

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