...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...
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...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...
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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...
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truncated singular value decomposition 截断奇异值分解 ; 奇异值分解
Singular Value Decomposition Method 奇异值分解法 ; 奇异值分解
generalized singular value decomposition 它利用广义奇异值分解
Singular value decomposition and determinants 奇异值分解 ; 行列式
matrix singular value decomposition 矩阵的奇异值分解
We present two main registration algorithms: a four-point algorithm for finding the least-squares solution based on SVD(singular value decomposition) of matrix and a ICP(iterative closest point) algorithm based on quaternions.
配准算法主要分为两种:基于矩阵单值分解的配准算法以及基于四元数的最近点迭代法。 通过数据试验进行验证,两种方法均具有良好的精度。
参考来源 - 计算机辅助手术系统及其关键技术的研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
以上来源于: WordNet
Parallel Lanczos SVD (Singular Value Decomposition) solver.
并行Lanczos SVD(奇异值分解)计算。
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。
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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