奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用

最新推荐文章于 2021-09-19 14:22:56 发布
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分类专栏： Machine Learning 文章标签： svd 降维
本文总结了奇异值分解(SVD)的基本原理及其在机器学习中的多种用途，特别是如何应用于PCA降维算法中进行特征分解。

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转自：大神博客

奇异值分解(Singular Value Decomposition，以下简称SVD)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。是很多机器学习算法的基石。本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。

1. 回顾特征值和特征向量

 

 

 

 

 

 

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