Singular qiymatlarning parchalanishi (SVD) ko'p ishlatiladi, bu erda bir nechta misol keltirilgan: Tavsiya tizimlari: SVD katta ma'lumotlar to'plamlarida yashirin xususiyatlarni topish uchun juda foydali, bu tavsiya tizimlari uchun juda foydali. Siz foydalanuvchi-buyum matrisini foydalanuvchilar va elementlarning yashirin xususiyatlariga parchalashingiz va yashirin xususiyatlar makonidagi o'xshashlikka asoslangan tavsiyalar berishingiz mumkin. O'lchovni kamaytirish: SVD odatda o'lchovni kamaytirish uchun ishlatiladi. Siz ma'lumotlaringizning o'lchovliligini kamaytirish uchun kichik o'lchovli qiymatlarga mos keladigan o'lchovli qiymatlarni / vektorlarni "to'xtatishingiz" mumkin. Chiziqli eng kichik kvadratlarni hal qilish: Siz SVDdan pseudoinversni
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence