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人工智能完整词典
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奇异值分解（SVD）
一种基本的矩阵分解方法，将矩阵分解为三个正交矩阵以降低维度。
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非负矩阵分解（NMF）
一种分解技术，其中因子矩阵的所有元素都被约束为非负，非常适合可解释性。
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概率矩阵分解（PMF）
贝叶斯矩阵分解方法，使用概率分布建模数据以处理不确定性。
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张量矩阵分解
将矩阵分解扩展到多维张量，以分析具有两个以上维度的数据。
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矩阵分解与正则化
引入正则化项（L1、L2）以防止过拟合并提升模型的泛化能力。
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在线矩阵分解
自适应算法，随着新数据的到来实时更新矩阵因子。
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分布式矩阵分解
在分布式系统（如Spark或Hadoop）上并行分解大规模矩阵的方法
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矩阵分解用于缺失数据填补
专门处理具有大量缺失值的矩阵补全技术，典型应用于推荐系统。
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鲁棒矩阵分解
针对初始数据中的异常值和噪声的稳健方法，以实现更稳定的分解。
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带约束的矩阵分解
融入特定约束（空间、时间、语义）以根据应用领域指导分解过程
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层次矩阵分解
多级方法捕捉数据中的层次结构，以实现更丰富的表示。
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矩阵分解在时间序列中的应用
适用于分解时间数据为趋势、季节性和潜在成分的技术。
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