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  1. 奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)

  2. 文章目录1. 奇异值分解的定义与性质1.1 定义1.2 两种形式1.2.1 紧奇异值分解1.2.2 截断奇异值分解1.3 几何解释1.4 主要性质2. 奇异值分解与矩阵近似2.1 弗罗贝尼乌斯范数2.2 矩阵的最优近似2.3 矩阵的外积展开式3. 奇异值分解Python计算 一种矩阵因子分解方法 矩阵的奇异值分解一定存在,但不唯一 奇异值分解可以看作是矩阵数据压缩的一种方法,即用因子分解的方式近似地表示原始矩阵,这种近似是在平方损失意义下的最优近似 1. 奇异值分解的定义与性质 1.1 定义 A
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:162816
    • 提供者:weixin_38610717