奇异值分解
1 概述
奇异值分解（singular value decomposition，SVD）是一种矩阵因子分解方法，是线性代数的概念，但在统计学习中被广泛使用。奇异值分解可以被概括为能够将任意一个 m × n m \times n m×n 矩阵表示为三个矩阵的乘积（因子分解）形式，分别是
【机器学习】奇异值分解
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奇异值分解（singular value decomposition，SVD）是一种矩阵因子分解方法，是线性代数的概念，但在统计学习中被广泛使用。奇异值分解可以被概括为能够将任意一个 m × n m \times n m×n 矩阵表示为三个矩阵的乘积（因子分解）形式，分别是
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