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[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드

SVD를 이용한 행렬 분해 실습 및 NMF(Non Negative Matrix Factorization)의 이해

희소행렬

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Truncated SVD는 희소행렬로만 지원된다는게 무슨뜻가요?

희소행렬이 행렬의 값이 대부분 0인 경우를 가리킨다고 하는데, Truncated SVD는 행렬의값이 대부분 0일 경우에만 수행하나요?

퀴즈

56%나 틀려요. 한번 도전해보세요!

고차원 데이터에서 발생하는 문제로 인해 차원 축소가 필요합니다. 다음 중 고차원 데이터의 문제점은 무엇일까요?

데이터 포인트 간 거리가 가까워짐

과소적합 발생 가능성 감소

데이터 희소성 증가

모델 해석 용이

답변 1

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권 철민
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SVD는 일반 행렬 뿐만 희소 행렬도 지원이 됩니다. Truncated SVD가 희소 행렬로만 지원된다고 언급한게 강의의 몇분, 몇초에 있는지요?

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