SVD

Что такое SVD?

SVD (Singular Value Decomposition) - это метод разложения матрицы на произведение трех матриц: $U$ , $\Sigma$ , и $V^T$ .

$U$ и $V$ - ортогональные матрицы, состоящие из левых и правых сингулярных векторов соответственно.
$\Sigma$ - диагональная матрица, содержащая сингулярные значения.

SVD используется для анализа и сжатия данных, а также для решения систем линейных уравнений, сжатия изображений, фильтрации шума, рекомендательных систем и других задач. Он также часто используется в алгоритмах машинного обучения, таких как метод главных компонент (PCA).