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王胜鹏
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SVD奇异分解 SVD奇异分解
SVD奇异分解 SVD也是对矩阵进行分解，但是和特征分解不同，SVD并不要求要分解的矩阵为方阵。假设我们的矩阵A是一个m×n的矩阵，那么我们定义矩阵A的SVD为： A=UΣVTA=U\varSigma V^T A=UΣVT 其中UUU是一个
2021-08-26 统计学习
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2020-11-22 统计学习
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感知机 感知机
统计学习笔记 感知机 感知机适用于二分类是对线性的向量集合进行分类，是一种判别模型，将极小化误分点到超平面距离，把误分点到超平面距离作为学习的损失函数，利用梯度下降算法进行寻优。 其算法流程图如下： matlab实现 其matlab程序如
2020-11-08 统计学习
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