奇異值分解(SVD)與特徵值分解(EVD)

特徵值分解和奇異值分解在機器學習領域都是屬於滿地可見的方法。二者有着很緊密的關係,特徵值分解和奇異值分解的目的都是同樣,就是提取出一個矩陣最重要的特徵。html 特徵值分解是一個提取矩陣特徵很不錯的方法,可是它只是對方陣而言的,在現實的世界中,咱們看到的大部分矩陣都不是方陣,好比說有N個學生,每一個學生有M科成績,這樣造成的一個N * M的矩陣就不多是方陣,奇異值分解能夠用來幹這個事情,奇異值分解
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