Singular value decomposition (SVD) boga loba pamakéan, di dieu aya sababaraha conto: Sistem rekomendasi: SVD nyaeta gede pikeun manggihan fitur laten di datasets badag, nu pohara mangpaat pikeun sistem rekomendasi. Anjeun bisa decompose matriks pamaké-item kana fitur laten pamaké jeung item, sarta nyieun rekomendasi dumasar kana kamiripan dina spasi fitur laten. Dimensionality Reduction: SVD ilaharna dipaké pikeun ngurangan dimensionality. Anjeun bisa "murnikeun jauh" nilai tunggal / vektor nu saluyu jeung nilai tunggal leutik pikeun ngurangan dimensionality data anjeun bari minimizing leungitna informasi. Solving masalah kuadrat garis minimal: Anjeun bisa make pseudoinverse ti SVD pikeun ngajawab over-determined atawa under-determined sistem linier. Jeung analisis utama: PCA bisa jadi kasus husus SVD, Anjeun bisa ngan dipaké pikeun ngawengku nilai gambar jeung kompresi S
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence