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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 特異値分解は機械学習ではよく使われるテクニックだが、大学の教養過程で使うような線形代数の教科書には載っていなかったりする。 書店で色々探した結果、こちらの本に分かりやすい解説があり、理解が深まったのでまとめておく。 線形代数セミナー: 射影,特異値分解,一般逆行列 金谷 健一 (著) 今回は特異値分解の解説のみで、具体的な活用法はまた別の機会に書く。 定義 ${\rm rank}(\boldsymbol A)=r$ の $m \times n$ 行列 $\boldsymbol A$ を考える。 ただし、$r < m < n$と
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