您的位置: 首页 > 文章 > MachineLearning—Singular Value Decomposition(SVD)

MachineLearning—Singular Value Decomposition(SVD)

分类: 文章 • 2024-07-12 18:42:58

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

MachineLearning—Singular Value Decomposition(SVD)

MachineLearning—Singular Value Decomposition(SVD)

MachineLearning—Singular Value Decomposition(SVD)

MachineLearning—Singular Value Decomposition(SVD)

MachineLearning—Singular Value Decomposition(SVD)

MachineLearning—Singular Value Decomposition(SVD)

MachineLearning—Singular Value Decomposition(SVD)

MachineLearning—Singular Value Decomposition(SVD)

MachineLearning—Singular Value Decomposition(SVD)

MachineLearning—Singular Value Decomposition(SVD)

MachineLearning—Singular Value Decomposition(SVD)

MachineLearning—Singular Value Decomposition(SVD)

MachineLearning—Singular Value Decomposition(SVD)

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