機器學習（八）——SVD推薦系統

SVD詳解 SVD(singular value decomposition)，翻譯成中文就是奇異值分解。SVD的用處有很多，比如：LSA（隱性語義分析）、推薦系統、特徵壓縮（或稱數據降維）。SVD可以理解爲：將一個比較複雜的矩陣用更小更簡單的3個子矩陣的相乘來表示，這3個小 矩陣描述了大矩陣重要的特性。 1.1奇異值分解的幾何意義(因公式輸入比較麻煩所以採取截圖的方式) 2.SVD應用於推薦系統

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