Как можно использовать SVD для улучшения точности и эффективности машинного обучения?

Некоторые способы использования сингулярной декомпозиции (SVD) для улучшения точности и эффективности машинного обучения:

• Уменьшение размерности данных. dataaspirant.com www.geeksforgeeks.org Найдя основные закономерности в данных и отбросив менее важные, SVD помогает упростить данные и сделать их более удобными для работы. dataaspirant.com
• Сжатие данных. dataaspirant.com SVD позволяет сжимать большие наборы данных без потери слишком много информации. dataaspirant.com Для этого нужно сохранить только самые важные сингулярные значения и соответствующие им сингулярные векторы. dataaspirant.com
• Матричное приближение. dataaspirant.com Ещё одно применение SVD — приблизить большую сложную матрицу меньшей, более простой. dataaspirant.com Это может быть полезно при работе с большими наборами данных, с которыми сложно напрямую работать. dataaspirant.com
• Прогнозирование пользовательских предпочтений. dataaspirant.com www.geeksforgeeks.org В коллаборативной фильтрации SVD используется для прогнозирования пользовательских предпочтений путём разложения матрицы взаимодействия пользователя и элемента на скрытые факторы. www.geeksforgeeks.org
• Шумоподавление. www.geeksforgeeks.org Удаляя меньшие сингулярные значения, SVD можно фильтровать шум из данных, оставляя только наиболее значимые шаблоны. www.geeksforgeeks.org