扩展库numpy在linalg模块中提供了计算奇异值分解的函数svd()。

网络表示(Network Embedding)模型是受到以下哪种模型的启发而来 A: PageRank； B: SVD； C: word2vec； D: LDA；

对矩阵E进行奇异分解，正确的是（ ） A: svd(E) B: lu(E) C: qr(E) D: chol(E)

在MATLAB语言中，下列哪个命令是求矩阵A的三角分解（） A: [L.U]=lu （A） B: [U.W]=qr（A） C: [Q.R]=qr（A） D: [U.S,V]=SVD（）

下列可以用于特征降维的方法有( )。 A: 主成分分析 PCA B: 线性判别分析 LDA C: 深度学习 SparseAutoEncoder D: 矩阵奇异值分解 SVD

下列哪些方法可以用于特征降维的？（） A: 主成分分析PCA B: 线性判别分析LDA C: AutoEncoder D: 矩阵奇异值分解SVD E: 最小二乘法LeastSquares

在MATLAB语言中，下列哪个命令是求矩阵A的三角分解（）。 A: [L，U]=lu（A） B: [Q，R]=qr（A） C: [V，D]=eig（A） D: [U，S，V]=SVD（A）

矩阵[img=94x80]1803828fde303c7.jpg[/img]，下列哪一项是求a的特征值及特征向量？ A: [u,s,v]=svd(a) B: [v,d]=eig(a,b) C: [q,r]=qr(a) D: c=chol(a)

下列方法中，可以用于特征降维的方法包括（ ） A: 矩阵奇异值分解SVD B: 主成分分析PCA C: 线性判别分析LDA D: 深度学习SparseAutoEncoder E: 最小二乘法LeastSquares

矩阵[img=94x80]17de85aee32d98c.jpg[/img]，下列哪一项是求a的特征值及特征向量？ A: [u,s,v]=svd(a) B: [v,d]=eig(a,b) C: [q,r]=qr(a) D: c=chol(a)