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单词 singular value decomposition
释义
singular value decomposition
  • 简明释义
  • 奇异值分解:一种矩阵分解的方法,将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积,其中第二个矩阵是一个对角矩阵,其对角线上的元素是原始矩阵的奇异值。SVD在数据分析、信号处理、图像处理等领域有广泛应用。
  • 网络释义
  • 1

    [数]?奇异值分解

    ...奇异值分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领...

  • 2

    ?值分解

    ...奇异值分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领...

  • 3

    ?奇异值分解法

    2.1引言 矩阵的奇异值分解法(Singular value Decomposition,SVD)是一种正交矩 阵分解法,也是各种矩阵分解方法中最可靠的一种。

  • 4

    ?值分解法

    2.5.2奇异值分解法(SVD) 奇异值分解法(Singular Value Decomposition)是一种代数特征提取方法, 奇异值向量具有较好的稳定性、转置不变性、旋转不变性、位移不变性及镜像变 换不变性等重要特性,因此...

短语
  • 双语例句
  • 1
    Parallel Lanczos SVD (Singular Value Decomposition) solver.
    并行Lanczos SVD(奇异值分解)计算。
  • 2
    A least squares solution via singular value decomposition is used to solve the matrix equation.
    本文使用奇异值分解法求解矩阵方程的最小二乘解。
  • 3
    Then, a method is presented based on the singular value decomposition to compute the minimal norm solution.
    然后用奇异值分解给出了求解最小范数解的一种方法。
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更新时间:2025/2/15 1:48:59