【机器学习】必会降维算法之:奇异值分解(SVD)

奇异值分解(SVD)

  • 1、引言
  • 2、奇异值分解(SVD)
    • 2.1 定义
    • 2.2 应用场景
    • 2.3 核心原理
    • 2.4 算法公式
    • 2.5 代码示例
  • 3、总结

1、引言

一转眼,
小屌丝:鱼哥,就要到每年最开心的节日了:六一儿童节。
小鱼:你有啥想法?
小屌丝:想法没有,玩的地方倒是想
小鱼:拉倒吧, 我可不去
小屌丝:确定?
小鱼:看情况。
小屌丝:嘿嘿, 难得过节日,我们也得放松一下
小鱼:正有此意。
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2、奇异值分解(SVD)

2.1 定义

奇异值分解(SVD)是线性代数中一种重要的矩阵分解方法,它将任意矩阵分解为三个矩阵的乘积形式,即A = UΣV^T, 其

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