機器學習之sklearn中的降維算法

1. PCA與SVD ​ sklearn中降維算法都被包括在模塊decomposition中，這個模塊本質是一個矩陣分解模塊。在過去的十年中，如果要討論算法進步的先鋒，矩陣分解可以說是獨樹一幟。矩陣分解可以用在降維，深度學習，聚類分析，數據預處理，低緯度特徵學習，推薦系統，大數據分析等領域。在2006年，Netflix曾經舉辦了一個獎金爲100萬美元的推薦系統算法比賽，最後的獲獎者就使用了矩陣分解

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