SVD
SVD 目錄 1.背景 2.奇異值分解的定義與性質 3.奇異值分解的計算 4.奇異值分解與矩陣近似 正文 奇異值分解（singular value decomposition，SVD）是一種矩陣因子分解的方法。 1.背景知識 （1）齊次線性方程組 常數項全爲0的n元線性方程組稱爲n元齊次線性方程組，設其係數矩陣爲A = ,未知項爲X，則其矩陣AX=0.若設其係數矩陣經過初等變換所化的行階梯型矩陣的
相關文章
- 1. SVD與SVD++
- 2. svd
- 3. SVD
- 4. 【MF】SVD
- 5. SVD/SVD++實現推薦算法
- 6. K-SVD算法
- 7. PCA和SVD
- 8. SVD分解
- 9. SVD singular value decomposition
- 10. PCA SVD TSVD
- 更多相關文章...
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. SVD與SVD++
- 2. svd
- 3. SVD
- 4. 【MF】SVD
- 5. SVD/SVD++實現推薦算法
- 6. K-SVD算法
- 7. PCA和SVD
- 8. SVD分解
- 9. SVD singular value decomposition
- 10. PCA SVD TSVD