Singular value decomposition (SVD) has a lot of uses, here are a few examples:

Recommendation systems: SVD is great for finding latent features in large datasets, which is very useful for recommendation systems. You can decompose a user-item matrix into latent features of users and items, and make recommendations based on similarity in the latent feature space.
Dimensionality reduction: SVD is commonly used for dimensionality reduction. You can "throw away" singular values/vectors corresponding to small singular values to reduce the dimensionality of your data while minimizing information loss.
Solving linear least squares problems: You can use the pseudoinverse from SVD to solve over-determined or under-determined linear systems.
Principal component analysis: PCA can be seen as a special case of SVD, where you just keep the top k singular vectors. So SVD can be used to perform PCA.
Image compression: The singular values from decomposing an image can be thresholded to compress the image with minimal loss.
And many more! SVD is a very fundamental and useful decomposition with a lot of applications in data science and machine learning.
การแยกย่อยค่าเอกพจน์ (SVD) มีประโยชน์มากมาย ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างบางส่วน: ระบบการแนะนำ: SVD เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการค้นหาคุณลักษณะแฝงในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งมีประโยชน์มากสำหรับระบบการแนะนำ คุณสามารถแยกเมทริกซ์รายการผู้ใช้ออกเป็นคุณลักษณะแฝงของผู้ใช้และรายการ และให้คำแนะนำตามความคล้ายคลึงกันในพื้นที่คุณลักษณะแฝง การลดขนาด: SVD มักใช้สำหรับการลดขนาด คุณสามารถ "ทิ้ง" ค่าเอกพจน์/เวกเตอร์ที่สอดคล้องกับค่าเอกพจน์ขนาดเล็กได้ เพื่อลดมิติข้อมูลของคุณในขณะที่ลดการสูญเสียข้อมูลให้เหลือน้อยที่สุด การแก้ปัญหากำลังสองน้อยที่สุดเชิงเส้น: คุณสามารถใช้ pseudoinverse จาก SVD เพื่อแก้ระบบเชิงเส้นที่กำหนดสูงเกินไปหรือต่ำกว่าที่กำหนดได้ การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก: PCA ถือเป็นกรณีพิเศษของ SVD โดยที่คุณเก็บเวกเตอร์เอกพจน์ k ตัวบนสุดไว้ ดังนั้น SVD สามารถใช้ในการทำ PCA ได้ การบีบอัดรูปภาพ: ค่าเอกพจน์จากการสลายตัวของรูปภาพสามารถถูกจำกัดไว้เพื่อบีบอัดรูปภาพโดยสูญเสียน้อยที่สุด และอื่น ๆ อีกมากมาย! SVD เป็นการแยกส่วนพื้นฐานและมีประโยชน์มาก โดยมีแอปพลิเคชันมากมายในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องจักร
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence