SVD機器學習應用與算法

特徵值與特徵向量算法 首先回顧下特徵值和特徵向量的定義以下：api Ax=λx機器學習 其中A是一個n×n的矩陣，x是一個n維向量，則咱們說λ是矩陣A的一個特徵值，而x是矩陣A的特徵值λ所對應的特徵向量。學習 求出特徵值和特徵向量有什麼好處呢？ 咱們能夠將矩陣A特徵分解。若是咱們求出了矩陣A的n個特徵值λ1≤λ2≤...≤λn,以及這n個特徵值所對應的特徵向量{w1,w2,...wn}，那麼矩陣A

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