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机器学习降维之奇异值分解(SVD)

奇异值分解(Singular Value Decompostion, SVD) 是在机器学习领域广泛应用的算法，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。本篇文章对SVD原理做主要讲解，在学习之前，确保你已经熟悉线性代数中的基本知识，包括特征值、特征向量...

2019-01-01 20:42 阅读(799)

机器学习(十五)SVD(特征值分解和奇异值分解的区别)

首先从意义上理解：数学解释：https://blog.csdn.net/u010099080/article/details/68060274 <https://blog.csdn.net/u010099080/article/details/68060274> 相关概念参考自维基百科。 *...

2018-04-14 18:47 阅读(1043)

奇异值分解（SVD）理论与python实现

奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）是一种重要的矩阵分解（Matrix Decomposition）方法，可以看做对称方正在任意矩阵上的一种推广，该方法在机器学习的中占有重要地位。首先讲解一下SVD的理论，然后用python实现SVD，并...

2018-03-01 20:52 阅读(492)

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好文分享

在线画流程图、思维导图、组织结构图、拓扑图

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