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奇異值分解 (SVD) | 線代啟示錄
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日期:2024-08-26
本文的閱讀等級:中級 奇異值分解 (singular value decomposition,以下簡稱 SVD… ... 令 的行向量為 , 的行向量為 , 可以表示為 個秩-1(rank-one)矩陣之和: 這指出 僅由 的前 個行向量 (以 表示), 的前 個列向量 (以 表示),以及 的左上 分塊決定 (以 ......看更多