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当前标签: SVD
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(935)
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(1564)
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(617)
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