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svd算法:
奇异值分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石。
SVD算法的应用
隐形语义索引:最早的SVD应用之一就是信息检索,我们称利用SVD的方法为隐性语义检索(LSI)或隐形语义分析(LSA)。基于SVD的图像压缩、基于协同过滤的推荐引擎、利用SVD简化数据可应用于优化类问题,路径、空间最优化问题
11小时前
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