【机器学习】主成分分析（PCA）——利用奇异值分解（SVD）（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。一、概述之前讲了一种方法叫做特征值分解，它是将我们的协方差矩阵进行分解，但是这时会有一定的约束条件才可以进行分解必须是方阵能够被对角化这两个要求是相对来说较高的，对于协方差矩阵是...
机器学习基础：奇异值分解（SVD）
大家好，我是章北海废话少说，极简介绍奇异值分解（SVD）SVD 原理奇异值分解（Singular Value Decomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解，也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，...
机器学习：奇异值分解（SVD）
机器学习：奇异值分解（SVD）预备知识正交矩阵正交矩阵的每一个行向量与其他行向量相互垂直（内积=0），每一个列向量与其他列向量相互垂直。行向量或者列向量他与本身的内积=1，也就是长度=1（单位向量）。正交矩阵的逆矩阵=它的转置矩阵逆矩阵设A是一个n阶矩阵，若存在另一个n阶矩阵B，使得： AB=BA=...
机器学习的数学基础 - 特征分解与奇异值分解
特征分解奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)
机器学习之旅---奇异值分解
本次的讲解主要内容如下： 1.什么是奇异值分解？为什么任意实矩阵都存在奇异值分解？ 2.怎么用C语言代码实现SVD分解？ 3.实际应用： 基于SVD的图像压缩 基于SVD的协同过滤推荐系统 一、SVD奇异值分解概念 在多数情况下，数...
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