2018年4月24日
奇异值分解在机器学习中的应用
摘要： 矩阵就是线性变换。 奇异值分解是一个有着很明显的物理意义的一种方法，它可以将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的几个子矩阵的相乘来表示，这些小矩阵描述的是矩阵的重要的特性。 特征值分解和奇异值分解目的都是 想提取矩阵有代表性的重要的特征出来。 1 特征值： 如果说一个向量v是方阵A的特征向量，将一定可以 阅读全文
posted @ 2018-04-24 19:54 ghevinn 阅读(284) 评论(0) 推荐(0)