强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用(转)
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
平台声明：文章内容（如有图片或视频亦包括在内）由作者上传并发布，文章内容仅代表作者本人观点，简书系信息发布平台，仅提供信息存储服务。
平台声明：文章内容（如有图片或视频亦包括在内）由作者上传并发布，文章内容仅代表作者本人观点，简书系信息发布平台，仅提供信息存储服务。
推荐阅读更多精彩内容
- 原文在此，仅仅将原文的Matlab代码改为Python3版本。 特征值与特征向量的几何意义 矩阵的乘法是什么，别只...
- 一前言 特征值 奇异值 二奇异值计算 三PCA 1）数据的向量表示及降维问题 2）向量的表示及基变换 3）基向量 ...
- PS：一直以来对SVD分解似懂非懂，此文为译文，原文以细致的分析+大量的可视化图形演示了SVD的几何意义。能在有限...
