【线性代数】抽丝剥茧系列之奇异值分解(SVD)

奇异值分解是线性代数中一种重要的矩阵分解，奇异值分解则是特征分解在任意矩阵上的推广。

可能是因为奇异值分解实在太过核心了，关于奇异值分解的优质文章真的很多，个人觉得下面这篇就写的实在不错，看完一下通透了，所以浅浅偷个懒吧~

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• 原文链接 ==【机器学习算法那些事】==

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注：原文从特征分解(EVD)开始逐步剖析到奇异值分解(SVD)，不过我注意到中间一处好像有一点小问题。