[일반] 특이값분해(SVD) <--- 이새끼 왜이렇게 유용하게 쓰임?

[딥부이(223.39)]

정규방정식이랑 경사하강법 배울 때

sklearn에서 LinearRegression 모델 구현한 방식이 내부적으로 특이값 분해 이용해서 유사역행렬 구해서 정규방정식보다 훨신 효율적으로 구현했다길래, "아 그렇구나~" 하고 넘어갔는데

pca(주성분분석) 에서 축 구할때도 사용되고, lle(지역 선형 임베딩) 에서 원래 데이터 차원 축소한 z 구할때도 사용되고

왜이렇게 알뜰하게 사용됨?

그냥 원래 행렬을 3개의 행렬의 곱으로 나타내는 정도로만 가볍게 이해하고 넘어갔었는데, 자세히 이해하고 있어야하는게 기본 소양인가?

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[딥부이 1(175.192)]

세 행렬의 각 의미를 정확히 알고있어야됨

[딥부이 2(223.39)]

아 그래? U, (시그마같이 생긴거), V 이거 셋 다 말하는거지? 하....오케이 공부해본다 - dc App

[익명(rechido)]

기본 - dc App

[익명(223.62)]

공대 선형대수 단학기 강의의 존재의의인데

[qwer(211.234)]

mathematical 하게 가장 최적으로 데이터 압축이 가능하니까?