Реализация SVD на Python с рандомизированной линейной алгеброй Матричная декомпозиция - мощный инструмент для решения многих задач машинного обучения, который широко используется для сжатия данных, уменьшения размерности и обучения разреженности, и это лишь некоторые из них. Во многих случаях для аппроксимации матрицы данных структурой низкого ранга оптимальным выбором часто считается разложение по сингулярным значениям (SVD). Однако точный и эффективный SVD для больших матриц данных..