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MachineLearning—SingularValueDecomposition(SVD)

奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用奇异值分解(SingularValueDecomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,

奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用

    奇异值分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石。本文就对SVD的原理做一个总结,并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。

 


1. 回顾特征值和特征向量

 

 

本文完全转载自:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6351319.html


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这个家伙很懒,什么也没留下!
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