MachineLearning—Singular Value Decomposition(SVD)
奇異值分解(SVD)原理與在降維中的應用 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 本
相關文章
- 1. Singular Value Decomposition
- 2. SVD singular value decomposition
- 3. Temporal Generative Adversarial Nets with Singular Value Clipping
- 4. 奇異值分解（Singular Value Decomposition）
- 5. 奇異值分解（singular value decomposition）
- 6. SVD 奇異值分解( The singular value decomposition )
- 7. 7.4 The singular value decomposition (奇異值分解)
- 8. 奇異值分解 SVD（Singular Value Decomposition）
- 9. MachineLearning-week1
- 10. 關於SVD(Singular Value Decomposition)的那些事兒
- 更多相關文章...
- • XML DOM value 屬性 - XML DOM 教程
- • ASP.NET ListItem Value 屬性 - ASP.NET 教程
- • 三篇文章瞭解 TiDB 技術內幕——說存儲
- • 三篇文章瞭解 TiDB 技術內幕 —— 說計算
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Singular Value Decomposition
- 2. SVD singular value decomposition
- 3. Temporal Generative Adversarial Nets with Singular Value Clipping
- 4. 奇異值分解（Singular Value Decomposition）
- 5. 奇異值分解（singular value decomposition）
- 6. SVD 奇異值分解( The singular value decomposition )
- 7. 7.4 The singular value decomposition (奇異值分解)
- 8. 奇異值分解 SVD（Singular Value Decomposition）
- 9. MachineLearning-week1
- 10. 關於SVD(Singular Value Decomposition)的那些事兒