統計學習方法筆記（十五）

統計學習方法筆記（十五）：奇異值分解 概述 奇異值分解（singular value decomposition，SVD）是一種矩陣因子分解法，是線性代數的概念 矩陣的奇異值分解不是唯一的 任意給定一個實矩陣，其奇異值分解一定存在 奇異值分解是在平方損失意義下對矩陣的最優近似。 矩陣的奇異值分解也可以看作是將其對應的線性變換分解爲旋轉變換、縮放變換以及旋轉變換的組合，且這個變換組合一定存在 正交矩

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