奇异值分解

西西弗Sisyphus

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构建AI智能体：八十一、SVD模型压缩的艺术：如何科学选择K值实现最佳性能近年来，深度学习模型呈现出越大越好的发展趋势。如今大模型也如雨后春笋般蓬勃发展，随意一个模型动辄需要数百GB的存储空间。这种模型规模的爆炸式增长带来了严峻的挑战：

构建AI智能体：八十、SVD知识整理与降维：从数据混沌到语义秩序的智能转换信息时代，每天都面临着爆炸式的数据增长，以文本数据为例，一个中等规模的文档集合可能涉及数千个不同的词语，每个文档都可以表示为一个高维向量。这种"词袋"表示方法虽然直观，却存在着严重的维度灾难问题。

尝试从源头理解 SVD 原理和计算你有没有见过这样的公式？看起来挺简洁，对吧？但当你翻开教材，发现这背后藏着一堆正交矩阵、奇异值、特征向量……瞬间头大。

矩阵的奇异值（SVD）分解和线性变换奇异值分解（Singular Value Decomposition，简称 SVD）是一种重要的线性代数工具，能够将任意矩阵 ( A ∈ R m × n \mathbf{A} \in \mathbb{R}^{m \times n} A∈Rm×n) 分解成三个特定结构的矩阵相乘的形式： A = U Σ V ⊤ \mathbf{A} = \mathbf{U} \boldsymbol{\Sigma} \mathbf{V}^\top A=UΣV⊤ 这里，

当算法遇到线性代数（四）：奇异值分解（SVD）1.当算法遇到线性代数（一）：二次型和矩阵正定的意义 2.当算法遇到线性代数（二）：矩阵特征值的意义 3.当算法遇到线性代数（三）：实对称矩阵 4.当算法遇到线性代数（四）：奇异值分解（SVD）

薛定谔的猫ovo

奇异值分解SVD对于任意一个 m × n m \times n m×n 的矩阵 A A A，存在三个矩阵 U U U， V V V和 Σ \Sigma Σ使得： A = U Σ V T A=U\Sigma V^T A=UΣVT 其中：

计算机视觉——基本矩阵的计算最近在上研究生的课程《计算机视觉》，完成了老师布置的大作业，结合我看《计算机视觉中的多视图几何》的一些感悟和收获完成此篇博客。在学习的过程中我发现很多算法并没有开源，或者版本太落后难以执行，因此想通过这篇博客将一些算法展现出来，让更多的人在学习的过程中少走弯路！笔者水平能力有限，如有错误，敬请指出。

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大数据HCIE成神之路之数学（2）——线性代数线性代数是一门被广泛运用于各工程技术领域的学科。用线性代数的相关概念和结论，可以极大地简化数据挖掘中相关公式的推导和表述。线性代数将复杂的问题简单化，让我们能够对问题进行高效地数学运算。

【数模】奇异值分解SVD和图形处理

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