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Machine Learning
奇异值分解与低秩矩阵近似
摘要:奇异值分解 任何实矩阵$\textbf{A} \in \mathbb{R}^{m \times n}$都可以分解为 $\textbf{A} = \textbf{U}\Sigma\textbf{V}^T$, (1) 其中, $\textbf{U} \in \mathbb{R}^
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2017-12-07 16:53
半宅
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