你即將離開本站

並前往https://leehwi.wordpress.com/2014/09/03/%E5%A5%87%E7%95%B0%E5%80%BC%E5%88%86%E8%A7%A3-svd/

奇異值分解(SVD)

本文的閱讀等級：中級. 奇異值分解(singular value decomposition，以下簡稱SVD) 被譽為矩陣分解的「瑞士刀」和「勞斯萊斯」，前者說明它的用途非常 ...

確定！ 回上一頁

查詢 「svd用途」的人也找了：

  1. svd應用
    2.
  2. svd機器學習
    3.
  3. svd意義
    4.
  4. SVD 意義
    5.
  5. SVD
    6.
  6. svd幾何
    7.
  7. svd演算法
    8.
  8. PCA SVD
    9.