SVD Algorithm Explained | Built In
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SVD Algorithm Explained | Built In
Singular value decomposition (SVD) is a matrix factorization method that generalizes the eigendecomposition of a square matrix to any matrix. Here’s how it works.
2024年7月22日
Singular value decomposition SVD Applications
Lecture 6: Singular Value Decomposition (SVD) | Matrix Methods in Data Analysis, Signal Processing, and Machine Learning | Mathematics | MIT OpenCourseWare
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Singular value decomposition is one of many low rank methods when working with matrices. This video shares the intuition for why SVD matters and why it's so widely used in recommender systems, working with text and images, and even large language models. The linear algebra class is useful. #datascience #machinelearning #svd #singularvaluedecomposition #matrixalgebra
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