机器学习中SVD总结

时间 2021-01-17

标签 Machine Learning 繁體版

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原文章地址机器学习中SVD总结 1. 矩阵分解 1.1 矩阵分解作用矩阵填充(通过矩阵分解来填充原有矩阵，例如协同过滤的ALS算法就是填充原有矩阵) 清理异常值与离群点降维、压缩个性化推荐间接的特征组合(计算特征间相似度) 1.2 矩阵分解的方法特征值分解。 PCA(Principal Component Analysis)分解，作用：降维、压缩。 SVD(Singular Value

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