機器學習算法（六）：奇異值分解SVD

目錄   1 特徵值（EVD） 2 奇異值（SVD） 2.1 右奇異向量（列變化）V 2.2 左奇異向量（行變換）U 2.3 奇異值矩陣Σ 2.4 A的滿秩分解A=XY 3 奇異值與主成分分析（PCA）       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

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