SVD奇异值分解
利用Singular Value Decomposition 奇异值分解，我们能够用小得多的数据集来表示原始数据集，可以理解为了去除噪音以及冗余信息。假设A是一个m*n的矩阵，通过SVD分解可以把A分解为以下三个矩阵：利用Singular Value Decomposition 奇异值分解
阅读背景：
常见机器学习算法原理+实践系列2（SVD）
来源：互联网
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