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IvanSSSS
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2016年9月18日
SVD及其应用
摘要: 出处: 本文转自http://leftnoteasy.cnblogs.com 前言: 上一次写了关于PCA与LDA的 文章,PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的。在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释。特征值和奇异值在 大部分人的印象中,往往是停留在纯粹的
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posted @ 2016-09-18 09:22 IvanSSSS
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