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代数明珠--奇异值分解（SVD）生动动画演示！
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数苑统计
奇异值分解之图像压缩——李敏超
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云博士的AI课堂
人工智能中的数学，线性代数，我们来看一个奇异值分解的例子，加深对本质的理解，奇异值代表特征向量的权重，越大则表示信息量越多#机器学习 #人工智能 #程序员 #线性代数 #电脑知识
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云博士的AI课堂
奇异值压缩图像的例子#关注我每天坚持分享知识 #人工智能 #aigc #数学
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暗星z
麻省理工线性代数30奇异值分解 #麻省理工 #线性代数 #公开课 #人文星闪耀计划 #数学
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乌龟智能
AI学习路径数学基础，#线性代数 麻省理工开放课程 第二十九课 奇异值分解#每天学习一点点 #人工智能
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云博士的AI课堂
奇异值分解针对任何矩阵#关注我每天坚持分享知识 #人工智能 #线性代数 #大模型 #程序员
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博导聊数学
#数学 #数学思维 #奇妙知识在抖音 #考研数学 #抖音小助手dou上热门
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STEM
第十二讲 计算特征值和奇异值 讲解了如何通过QR分解计算矩阵的特征值和奇异值，重点介绍了对称矩阵的简化过程及其特性，同时探讨了通过正交变换实现降维和快速计算的方法。#matlab
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午进
SVD奇异值分解
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CS自学社区
MIT 18.06 线性代数课程（由Gilbert Strang教授授课）是广受推崇的线性代数入门课程之一，在学术界和工业界都有很高的声誉。课程提供了一个完整的线性代数学习路径，涵盖矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量、奇异值分解、线性变换等重要主题，是学习线性代数不容错过的一门课。#数学思维 #线性代数 #计算机 #编程#关注我每天坚持分享知识 #编程
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最硬核的知识
如何用线性代数（秩一矩阵）压缩图像 #线性代数 #数据压缩 #奇异值分解 #SVD
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三少爷的键
奇异值分解与图像压缩 #高等数学 #线性代数 #图像压缩
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STEM
第七讲 Eckart-Young：最接近 A 的秩 k 矩阵 Eckart-Young定理是关于主成分分析（PCA）的重要内容，强调通过奇异值分解（SVD）提取矩阵的主要信息。该定理指出，使用前k个奇异值的矩阵Ak是对原矩阵A的最佳秩k近似。通过比较不同的矩阵范数（如L2范数、Frobenius范数和核范数），可以证明这一点。PCA的核心在于通过寻找数据之间的线性关系，帮助我们理解数据的结构，进而在机器学习和信号处理等领域得到广泛应用。#主成分分析（PCA） #最小二乘法 #机器学习
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神不在数学
特征值分解 从基变换角度来理解特征值分解的过程 #寻找时间的真相 #线性代数 #数学 #创作灵感 #年货
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夜修仙
推荐系统#人工智能 #技术分享 #推荐系统#矩阵分解#原创
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程序员虎王
数据降维方法，主成分分析，奇异值分解，自编码器，线性判别分析 数据降维方法，主成分分析，奇异值分解，自编码器，线性判别分析，非负矩阵分解，因子分析，局部线性嵌入
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布鲁斯ACE
奇异值分解（SVD）作为一项历史悠久的矩阵分解技术，其核心在于将任意实数矩阵分解为三个特定矩阵的乘积。这一数学工具在图像压缩领域展现出强大实用性——通过保留前k个最大奇异值及其对应向量，即可用极少的存储空间实现图像数据的近似重建，揭示了图像中潜在的“能量集中”特性。 随着人工智能时代的到来，SVD的应用边界不断拓展。在自然语言处理中，它通过潜在语义分析构建词-文档关系模型；在推荐系统里，它实现用户-物品交互矩阵的降维与特征提取；在深度学习中，更被用于网络剪枝与模型压缩。当前研究前沿已延伸至张量SVD、随机SVD等高效算法，并与神经网络结合构建可解释AI系统，持续推动着数据科学的发展进程。
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khmer-china
MIT教授：数据太大怎么办？用SVD抓住“关键少数”！ “它的思想太美了！任何一个矩阵的作用，都可以被分解为三个简单的动作： 1. 旋转 -> 2. 拉伸 -> 3. 再旋转 这就是奇异值分解告诉我们的：A = U Σ Vᵀ。” (几何图像 - 让抽象概念可视化) “想象一个圆： 先由Vᵀ把它转一下。 再由Σ（奇异值矩阵）把它拉伸成椭圆。 最后由U把这个椭圆再转到一个最终角度。 看，任何复杂的矩阵变换，本质上就是这么回事！” (为何强大 - 联系实际应用) “它强大在哪？ 排序重要性：奇异值σ₁, σ₂, ...从大到小排列，告诉你数据的‘能量’分布。 降维压缩：1000个奇异值，可能前5个就占了90%的信息！我们只保留这些，就能用极小的成本抓住核心特征。 通用性：对称矩阵能做的一切，SVD几乎能为所有矩阵做到！” (结尾 - 升华与号召) “从金融预测到基因分析，SVD都在背后挑选出最重要的信息。这就是线性代数在现代数据科学中的力量！ 理解SVD，你就拿到了理解高维数据的钥匙。”
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云博士的AI课堂
人工智能中的数学，线性代数，前面讲的特征分解都是针对方阵的，如果是普通的任何矩阵呢，我们来看奇异值分解#机器学习 #人工智能 #程序员 #数学 #线性代数
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一起来学仿真AnsysWorkbench
有限元仿真 网格无关性概念详解 应力奇异解决方法 全网独一份！！！！！ 应力值不收敛？？？ 网格无关性概念详解 掌握应力奇异解决方法#有限元#网格无关性#一起来学仿真#ansys#应力奇异#有限元
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AI精研社老贾
L01 - 奇异值分解(SVD) 有什么用 of [李航老师 统计学习方法]
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迎面清风
矩阵奇异值分解&酉矩阵【3/4】单位且正交【MIT线性代数第29课】#数学
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水维空间
260. 对比特征值分解与奇异值分解 Comparing the eigenvalue decomposition and the singular value decomposition
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一起来学仿真AnsysWorkbench
有限元仿真 网格无关性概念详解 应力奇异解决方法 全网独一份！！！！！ 应力值不收敛？？？ 网格无关性概念详解 掌握应力奇异解决方法#一起来学仿真#ansys#有限元#网格无关性#应力奇异
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云博士的AI课堂
为何说矩阵代表了一种运动？分解之后就一目了然#线性代数 #机器学习 #深度学习 #科普 #AI数学 @DOU+小助手
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水维空间
262. 奇异值与奇异值矩阵 Singular values and singular value matrices
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一起来学仿真AnsysWorkbench
有限元仿真 网格无关性概念详解 应力奇异解决方法 全网独一份！！！！！ 应力值不收敛？？？ 网格无关性概念详解 掌握应力奇异解决方法#一起来学仿真#ansys#有限元#网格无关性#应力奇异 #有限元
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一起来学仿真AnsysWorkbench
有限元仿真 网格无关性概念详解 应力奇异解决方法 全网独一份！！！！！ 应力值不收敛？？？ 网格无关性概念详解 掌握应力奇异解决方法#有限元#网格无关性#一起来学仿真#ansys#应力奇异
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奇异发现
高效方法清理落叶方法 高效方法清理落叶方法 #不可思议 ##科普一下 #开眼界了 #
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物购发
奇异值分解 #考研数学
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云博士的AI课堂
人工智能中的数学，线性代数，你知道吗，奇异值分解的一个重要应用就是推荐，推荐系统对于我们现代人再熟悉不过了，因为抖音就是典型的根据个人喜好进行推荐，我们来看奇异值分解是如何进行经典的推荐#人工智能 #机器学习 #程序员 #数学 #数学思维
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云博士的AI课堂
奇异值分解的本质之一就是降维，同时通过近似分解得到推荐的预测结果#关注我每天坚持分享知识 #机器学习 #线性代数 #计算机 #人工智能
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云博士的AI课堂
人工智能中的数学，线性代数，不管是特征分解还是奇异值分解，本质都是把复杂的数据结构简单化，是机器学习和深度学习中特征提取的一种方法#机器学习 #程序员 #人工智能 #计算机 #线性代数
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khmer-china
线性代数的透视眼！特征值揭示矩阵的深层秘密 特征值/向量：深入理解方阵，尤其是对称矩阵的利器。 奇异值分解：处理任意矩阵的终极工具，是现代数据科学的语言。 从解方程到理解结构，从对称矩阵到通用分解，线性代数为我们提供了一层比一层更深刻的‘透视眼’。#MIT
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心则安
名师思享汇4#记录校园生活
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Python导师-蚂蚁
Python实现SVD矩阵分解 #python #numpy #数学
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云博士的AI课堂
AI用的最多数学是线性代数，方阵可以特征分解，如何不是方阵呢，就奇异值分解#线性代数 #人工智能 #机器学习 #深度学习 #科普 @DOU+小助手
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STEM
第十六讲 矩阵的逆和奇异值的导数 逆矩阵导数：用于牛顿迭代法、敏感性分析、机器学习模型中的矩阵优化问题。 奇异值导数：在矩阵压缩、降维（PCA）、正则化以及深度学习中尤为重要（涉及 SVD 的可微性）。 压缩感知是一种信号处理技术，允许从远少于奈奎斯特采样定理要求的样本中重建信号。它利用了信号的稀疏性，这意味着信号可以在某个变换域中被表示为只有少量非零系数。通过巧妙地设计测量矩阵和使用优化算法，压缩感知能够在不丢失重要信息的情况下，以大大降低的采样率获取数据。这在医疗成像、雷达、天文学等领域有广泛应用，有助于减少数据存储需求、降低采样成本和加速信号获取过程
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必过源码
基于降维的彩色图像水印：目标是利用主成分分析和奇异值分解 #编程 #图像处理 #Matlab
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亿万富翁
印度理工大学矩阵论76划分奇异值分解
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凌风今天学点啥
自然语言处理第8讲潜在语义分析奇异值分解 自然语言处理第8讲潜在语义分析奇异值分解
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明月春秋
人工智能技术---张量分解 之 HOSVD分解 张量的高阶奇异值分解（HOSVD）与人工智能（AI）的关系极为密切，它是处理高维、多模态数据的核心数学工具之一，而这类数据正是现代AI应用的核心。 HOSVD及其代表的张量方法，是人工智能从处理简单结构化数据迈向处理复杂多模态世界的关键数学桥梁。它提供了一套强大的工具，用于： 压缩： 减少存储和计算开销。 去噪： 提高数据质量。 特征提取： 发现数据中本质的低维结构。 关系挖掘： 揭示多模态数据中隐藏的复杂相互作用。 随着AI处理的数据维度越来越高、结构越来越复杂（如自动驾驶融合摄像头、激光雷达、地图等多源数据），HOSVD这类张量分解技术的重要性只会与日俱增，是AI基础研究和技术应用中不可或缺的一部分。 #数学思维 人工智能
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礼智
10.第10课 走向机器学习：SVD分解及其应用matr10c
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Eric_
6.2 LORA变体 AI系统学习#大规模语言模型 书本📚《大规模语言模型：从理论到实践》#AI学习 #深度学习算法#人工智能
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AI唐劳师
强化学习.隐马尔可夫模型.高斯混合模型.卷积神经网络.循环神经网络.长短期记忆网络.自动编码器.奇异值分解#计算机 #程序员 #网课学习 #编程语言 #在线学习
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精彩网络技术
5.4.1 奇异值分解
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简单世界
分享一些神奇现象，你都认识吗？#奇异天象 #视觉效果 #视觉震撼
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AI唐劳师
强化学习.隐马尔可夫模型.高斯混合模型.卷积神经网络.循环神经网络.长短期记忆网络.自动编码器.奇异值分解#每天学习一点点 #一分钟干货教学 #干货分享 #程序员 #在线学习
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水维空间
263. 左、右奇异向量 Left, right singular vectors
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就是Iris
矩阵与图像压缩 #线性代数 #矩阵 #数学
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老闫书单
#上热门🔥🔥🔥🔥 #原创视频 #知识分享 #正能量 #探索宇宙
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辞安
#欢迎来到对抗路 #那年我双手插兜不知道什么叫做对手 #话不多说先秀一波
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