svd

2019-10-21 14:33
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2018年11月28日 - 1、特征值分解(evd) 2、奇异值分解(svd) 3、奇异值分解应用 总结 注:奇异值分解在数据降维中有较多的应用,这里把它的原理简单总结一下,并且举一个图片...  普通

2018年9月3日 - 与pca一样的学习过程,在学习svd时同样补习了很多的基础知识,现在已经大致知道了pca的应用原理,svd个人感觉相对要难一点,但主要步骤还是能勉强理解,所...  普通

2018年6月2日 -    svd不仅是一个数学问题,在工程应用中的很多地方都有它的身影,比如前面讲的pca,掌握了svd原理后再去看pca那是相当简单的,在推荐系统方面,svd更是...  普通

2019年2月22日 - svd只不过是将矢量分解为正交轴- 我们只是认为它可能需要更堂皇的名称。 让我们看看情况如何。 当矢量a被分解时,我们得到3个信息: 第一、 投影方向的单元矢量(v...  普通

2018年8月26日 - 【转】矩阵分解之svd和svd++ 0.0962018.08.26 14:42:00字数1650阅读4377 前面的内容是关于近邻推荐的相关知识,来看下另外一种推荐方法:矩阵分解。 image ...  普通
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