【轉】奇異值分解(SVD)原理與在降維中的應用

學到PCA降維，用到的SVD奇異值分解，又複習了一遍。這篇文章講的還挺清晰的。想起去年爲了應付考試一個月自學矩陣論(´･Д･)」，偷過的懶遲早要還的。 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

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