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奇異值分解(SVD)原理
時間 2021-01-02
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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 我們首先回顧下特徵值和特徵向量的定義如下:
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