这是一篇经典的矩阵填充算法文章，用到的是SVT，即奇异值阈值法。
2021-01-16 14:43:04
441KB
1
为了辨识一类非线性Hammerstein-Wiener系统，基于递推贝叶斯算法和奇异值分解，提出了一种两阶段在线辨识算法。该算法首先利用递推贝叶斯算法估计乘积项参数，然后利用奇异值分解得到待估计参数。仿真结果表明，所提算法可以较小的计算量获得精度较高的参数估计值。
2020-01-03 11:39:33
1.11MB
1
基于SVD的图像压缩
基于SVD的协同过滤推荐系统
我的博客地址：
http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/41387379
2020-01-03 11:23:22
3.95MB
1
奇异值分解 SVD LSI 源码
奇异值分解 SVD LSI 源码
奇异值分解 SVD LSI 源码
奇异值分解 SVD LSI 源码
2019-12-21 22:25:39
9KB
1
关于矩阵奇异值分解的很详细易懂的讲解
本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用，但请注明出处，如果有问题，请联系wheeleast@gmail.com
2019-12-21 22:23:16
356KB
1
奇异值分解在某些方面与对称矩阵或Hermite矩阵基于特征向量的对角化类似。然而这两种矩阵分解尽管有其相关性，但还是有明显的不同。对称阵特征向量分解的基础是谱分析，而奇异值分解则是谱分析理论在任意矩阵上的推广。
资源提供的是奇异值分解的C语言实现。
2019-12-21 22:01:09
8KB
1