svd算法:

奇异值分解(Singular Value Decomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石。

SVD算法的应用

隐形语义索引：最早的SVD应用之一就是信息检索，我们称利用SVD的方法为隐性语义检索（LSI）或隐形语义分析（LSA）。基于SVD的图像压缩、基于协同过滤的推荐引擎、利用SVD简化数据可应用于优化类问题，路径、空间最优化问题