奇異值分解簡介：從原理到基礎機器學習應用

矩陣分解在機器學習應用中的重要性無需多言。本文對適用範圍很廣的奇異值分解方法進行了介紹，並通過代碼演示說明了其工作方式、計算方法及其常見的幾種基礎應用。 矩陣分解也叫矩陣因子分解，涉及到用給定矩陣的組成元素描述該矩陣。 奇異值分解（SVD）可能是最著名和使用最廣泛的矩陣分解方法。所有矩陣都有一種 SVD 方法，這使得其比特徵分解（eigendecomposition）等其它方法更加穩定。因此，這種

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