(問題)關於SVD(Singular Value Decomposition) - Cupoy

2021/01/24 上午 11:15

NumPy 陣列的索引、切片和迭代 (3/19更新)

小哲

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• 2021/01/24 上午 11:35
  李柏霆
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  SVD的用途很多，在資料降維和推薦系統都可以派上用場，也許你以後會學到 然後u、s、vh得到的方式如下  此外SVD有個特點 在分解得出的U矩陣，排序越前面的向量越重要 所以我們可以只選前k個向量(如圖片)來代表  因此使用SVD，我們能夠用較小的矩陣U，S和V表示我們的大矩陣A

• 2021/01/24 下午 01:22
  張維元 (WeiYuan)
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  嗨，你好
  這邊也提供一張圖給你做參考：  總之，SVD 是一種矩陣的拆解方式，目的可以用於降維、簡化計算等等的用途。不過以這邊的學習來說，，重點是希望讓你知道「Numpy 適合用於矩陣的運算」。
  

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