SVD原理

SVD爲機器學習中會用到降維方法   SVD奇異值分解作爲一個很基本的算法，在很多機器學習算法中都有它的身影。SVD奇異值分解是線性代數中一種重要的矩陣分解，是矩陣分析中正規矩陣酉對角化的推廣。只需要線性代數知識就可以理解SVD算法，簡單實用，分解出的矩陣解釋性不強，但不影響它的使用，因此值得研究。 SVD在信號處理、統計學、機器學習等領域有重要應用，比如：LSA（隱性語義分析）、推薦系統、圖像處

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