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奇異值分解(SVD)
時間 2020-12-30
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以下內容來自劉建平Pinard-博客園的學習筆記,總結如下: 奇異值分解(Singular Value Decomposition,以下簡稱SVD)是在機器學習領域廣泛應用的算法,它不光可以用於降維算法中的特徵分解,還可以用於推薦系統,以及自然語言處理等領域。是很多機器學習算法的基石。本文就對SVD的原理做一個總結,並討論在在PCA降維算法中是如何運用運用SVD的。 1. 回顧特徵值和特徵向量 首
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