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SVD分解的理解 | bfcat

奇異值分解(SVD)原理詳解及推導(dǎo)

奇異值分解（SVD）及其應(yīng)用

不懂這些線性代數(shù)知識(shí) 別說(shuō)你是搞機(jī)器學(xué)習(xí)的

譜分解-奇異值分解-極分解

揭開面紗：數(shù)據(jù)降維到底是怎么一回事？「強(qiáng)烈推薦」

其他矩陣函數(shù) | 一些MATLAB的更高級(jí)的矩陣函數(shù)

PCA線性代數(shù)講解

線性代數(shù)（高等代數(shù)）的基本思想

機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)(5)

【推薦系統(tǒng)】特征值分解（譜分解）和奇異值分解（SVD），即在PCA上的應(yīng)用

一文讀懂機(jī)器學(xué)習(xí)中奇異值分解SVD

SVD與PCA

5.列表（list）

梳理：矩陣對(duì)角化

矩陣的相似對(duì)角化

科學(xué)網(wǎng)—奇異值分解(SVD)

幾何角度理解奇異值分解SVD

如何直觀理解矩陣的“特征值”和“特征向量”

揭開矩陣分解的神秘面紗——特征分解，奇異值分解，偽逆矩陣

機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：線性代數(shù)

圖文詳情

吉林大學(xué)高等代數(shù)7.3參考答案

線性代數(shù)導(dǎo)論24

麻省理工線性代數(shù)學(xué)習(xí)-第21講-馬爾科夫矩陣