機器學習(29)之奇異值分解SVD原理與應用詳解

微信公衆號 關鍵字全網搜索最新排名 【機器學習算法】：排名第一 【機器學習】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 奇異值分解(Singular Value Decomposition，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

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