svd分解计算例题 机器学习需要哪些数学基础？

机器学习需要哪些数学基础？主要是线性代数和概率论。机器学习的基本模型是向量矩阵和神经网络。从激活函数到损失函数，从反向传播到梯度下降，都是对这些向量、矩阵和张量的运算和操作。其他“传统”机器学习算法也

机器学习需要哪些数学基础？

主要是线性代数和概率论。机器学习的基本模型是向量矩阵和神经网络。从激活函数到损失函数，从反向传播到梯度下降，都是对这些向量、矩阵和张量的运算和操作。

其他“传统”机器学习算法也使用大量线性代数。例如，线性回归与线性代数密切相关。

从线性代数的观点来看，主成分分析是对协方差矩阵进行对角化。

尤其是当你读论文或想更深入的时候，概率论的知识是非常有用的。

它包括边缘概率、链式规则、期望、贝叶斯推理、最大似然、最大后验概率、自信息、香农熵、KL散度等。

神经网络非常讲究“可微性”，因为可微模型可以用梯度下降法优化。梯度下降和导数是分不开的。所以多元微积分也需要。另外，由于机器学习是以统计方法为基础的，因此统计知识是必不可少的。但是，大多数理工科专业学生都应该学过这两部分内容，所以这可能不属于需要补充的内容。

SVD是什么？

奇异值分解（SVD）是一种正交矩阵分解方法；SVD是最可靠的分解方法，但它比QR分解（QR分解方法是将矩阵分解为正规正交矩阵和上三角矩阵）要好得多，计算时间几乎是QR分解的十倍。[u，s，v]=SVD（a），其中u和v表示两个相互正交的矩阵，s表示对角矩阵。与QR分解一样，原始矩阵a不必是方阵。利用SVD分解方法解决的是最小二乘误差法和数据压缩法。

MATLAB中SVD奇异值分解是什么作用？

SVD函数是将一个矩阵的奇异值分解为三个矩阵。我认为你自己应该知道具体的数学意义。Svds函数不仅需要函数的输入矩阵，还需要保持奇异值的个数。例如，svds（a，5），那么三个输出矩阵对应的奇异值只保留前五个最大的奇异值，其余的都设置为零。事实上，这就是区别。希望对你有所帮助