矩阵分解是机器学习中常用的一种技术，它可以将高维的矩阵分解为低维的矩阵，从而降低计算复杂度，提高计算效率。以下是关于矩阵分解的一些基本教程内容。
矩阵分解的基本概念
矩阵分解是将一个矩阵表示为两个或多个矩阵的乘积的过程。常见的矩阵分解方法有：
- 奇异值分解（SVD）
- 主成分分析（PCA）
- 非负矩阵分解（NMF）
奇异值分解（SVD）
奇异值分解是将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积：一个正交矩阵、一个对角矩阵和一个正交矩阵的转置。
SVD的应用
- 数据降维
- 去噪
- 信号处理
非负矩阵分解（NMF）
非负矩阵分解是一种将矩阵分解为两个非负矩阵的乘积的方法。
NMF的应用
- 文本挖掘
- 图像处理
学习资源
想要深入了解矩阵分解，可以参考以下资源：
SVD 图解
NMF 图解