机器学习基础:奇异值分解(SVD)

SVD 原理 奇异值分解(Singular Value Decomposition)是线性代数中一种重要的矩阵分解,也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。 有一个×的实数矩阵,我们想要把它分解成如下的形式:\(A

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