基于C++的SVD奇异值分解机器学习算法（不调包）

目前玩机器学习的小伙伴，上来就是使用现有的sklearn机器学习包，写两行代码，调调参数就能跑起来，看似方便，实则有时不利于个人能力发展，要知道现在公司需要的算法工程师，不仅仅只是会调参（这种工作，入门几个月的人就可以干了），而是要深入底层，能优化代码，能自己搭。

本文章适合以下几类人：

1）初学者，了解机器学习的实现过程

2）想提升自己的代码能力

第一步：原理

什么是SVD？

SVD(Singular Value Decomposition, 奇异值分解)是线性代数中既优雅又强大的工具, 它揭示了矩阵最本质的变换. 使用SVD对矩阵进行分解, 能得到代表矩阵最本质变化的矩阵元素. 这就好比一个合数能表示为若干质数之积, 分解合数能得到表示该合数的质因数; 复杂周期信号可以表示为若干简单的正弦波和余弦波之和, 使用傅里叶变换能得到表示该信号的简单波; 复杂矩阵所代表的线性变换可由若干个简单矩阵所代表的线性变换组合起来, 使用SVD能找到这些简单矩阵.

SVD的推导，百度一下很多，这里就做一下搬运工了，可参考：奇异值分解（SVD） - 知乎