공부하는 단계에서 정리한 내용입니다.잘못된 내용이 있다면 말씀해주시면 감사하겠습니다.https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf 4.5 Singular Value Decomposition선형대수에서 SVD(singular value decomposition)는 중요한 matrix decomposition 방법이다.모든 행렬에 적용할 수 있고, 항상 존재하기 때문이다.그리고 SVD를 통해서 선형변환 $\phi: V \rightarrow W$이 벡터 공간의 구조를 어떻게 바꾸는지 기하학적으로 설명할 수 있다. Theorem 4.22 (SVD Theorem)$m \times n$ 행렬 $A$가 있을 때, $A$의 SVD 공식은 아래와 같다.$$A = U \Sigma V^..
