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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