将SVD应用于推荐系统中的评分预测问题

An Efficient SVD-Based Method for Image Denoising 代码

基于SVD算法求解三维点集匹配的Matlab代码（带详细注释）

矩阵分的奇异值分解 国内的线性代数书籍都只讲了对称矩阵的分解，没有一般矩阵的分解 对图形学很有用

这是基于DWT-SVD的数字水印算法，具有强的鲁邦性，适用于毕业设计和研究。

在无线区域网中，作为授权用户的无线麦克风信号的低功率和窄带宽使得这种信号的检测非常困难。提出了基于奇异值分解的无线麦克风信号检测方法。对由接收信号形成的Hankel矩阵作奇异值分解，通过检查奇异值来检测无线麦克风信号的存在并估计该信号的中心频率，进而可以设置保护频带；非授权用户可以使用保护频带之外的频率资源，从而改善频谱效率。仿真结果证明了基于SVD的频谱检测算法具有更好的检测性能和很高的频率估计精度。

基于SVD的图形压缩 SVD图像融合的技术研究

The topic of this article, the singular value decomposition, is one that should be a part of the standard mathematics undergraduate curriculum but all too often slips between the cracks. Besides being rather intuitive, these decompositions are incredibly useful. For instance, Netflix, the online movie rental company, is currently offering a $1 million prize for anyone who can improve the accuracy of its movie recommendation system by 10%. Surprisingly, this seemingly modest problem turns out to be quite challenging, and the groups involved are now using rather sophisticated techniques. At the heart of all of them is the singular value decomposition. A singular value decomposition provides a convenient way for breaking a matrix, which perhaps contains some data we are interested in, into simpler, meaningful pieces. In this article, we will offer a geometric explanation of singular value decompositions and look at some of the applications of them.

分数阶傅里叶变换和奇异值分解结合的算法，水印图片和载体图片都在压缩包中，包含各种攻击后提取的效果

CSE523-机器学习-SSSR CSE523机器学习SSSR存储库包含使用KNN，ALS和SVD算法的电影推荐系统。 电影推荐系统 介绍 我们使用协作过滤制作了一个电影推荐系统，其中我们同时使用了基于内存的协作过滤和基于模型的协作过滤。 因此我们实施了3种算法 K近邻（KNN） 这是一种基于内存的聚类算法 交替最小二乘（ALS） 它是基于模型的矩阵分解算法 奇异值分解（SVD） 它是基于模型的矩阵分解算法 结果 参考 哈里森·奥尼尔（Onel）。 “具有K最近邻算法的机器学习基础。” 中等，迈向数据科学，2019年7月14日，通向datascience.com/machine-learning-basics-with-the-k-nearest-neighbors-algorithm-6a6e71d01761 Gupta，Meenu等。 “使用协作过滤的电影推荐系统。” 2020年电