Singular Value Decomposition
📘 ম্যাট্রিক্স ভেঙে তথ্য সংকোচন।
🌐 Factorising a matrix to compress information.
📐
1
ধারণা · Concept
কী এবং কেন📘 বাংলা ব্যাখ্যা:
ম্যাট্রিক্স ভেঙে তথ্য সংকোচন।
ম্যাট্রিক্স ভেঙে তথ্য সংকোচন।
🌐 English:
Factorising a matrix to compress information.
Factorising a matrix to compress information.
🗂 কোথায় পড়ে
১. ভিত্তি → গণিত → Singular Value Decomposition
🎯 এই শাখার লক্ষ্য
Manipulate matrices, compute gradients, reason with probability
🧰 টুলস
NumPy, Desmos, GeoGebra
🪜
ধাপে ধাপে শিখুন · Step-by-step
কেন শিখবেন → কীভাবে শিখবেন → উদাহরণ → সাধারণ ভুল💡 কেন গুরুত্বপূর্ণ?
ছবি সংকোচন, রিকমেন্ডার সিস্টেম, টেক্সট থেকে বিষয় বের করা—SVD যেকোনো ম্যাট্রিক্সে কাজ করে।
- ধাপ 1A = UΣVᵀ: U ও V ঘূর্ণন, Σ-তে singular value (বড় থেকে ছোট)
- ধাপ 2বড় singular value গুলো ডেটার মূল কাঠামো ধরে
- ধাপ 3প্রথম k টি রেখে বাকি বাদ = লো-র্যাঙ্ক অ্যাপ্রক্সিমেশন
- ধাপ 4কত k রাখবেন: Σ-এর ক্রমযোগী শক্তি ৯০–৯৫% হলে যথেষ্ট
🧪 বাস্তব উদাহরণ
৫১২×৫১২ ছবির প্রথম ৫০টি singular value রাখলে ছবি প্রায় একই দেখায়, কিন্তু সংরক্ষণ ~৫ গুণ কম।
⚠️ সাধারণ ভুল
স্কেল না করে SVD/PCA চালানো—বড় একক কলাম প্রাধান্য পায়।
🔑 মূল শব্দ (Key terms)
SVDsingular valueranklow-rank approximation
3
সাব-টপিক ও বিস্তারিত · Sub-topics
টপিক → সাব-টপিক → সাব-সাব টপিক8.1 A = UΣVᵀ8.1.1 তিন ম্যাট্রিক্সে ভাঙন
8.2 লো-র্যাঙ্ক অ্যাপ্রক্সিমেশন8.2.1 ছবি সংকোচন
8.3 প্রয়োগ8.3.1 রিকমেন্ডার সিস্টেম8.3.2 LSA
🎬
ভিডিও · Videos (বাংলা ও English)
ক্লিক করলে সাইটের ভেতরেই ফ্লোটিং প্লেয়ারে চলবে · ভিডিও MySQL-এ সংরক্ষিত📺 আরও খুঁজুন
💻
হাতে-কলমে · Try it (Mathematics for AI)
এডিট করে Run চাপুন · Ctrl+Enterimport numpy as np, matplotlib.pyplot as plt
# Gradient descent on f(x)=(x-3)^2
x=10.0; lr=0.1; path=[x]
for _ in range(30): x-=lr*2*(x-3); path.append(x)
print("Minimum found at x =", round(x,4))
A=np.array([[2,1],[1,3]]); w,v=np.linalg.eig(A); print("Eigenvalues:",w.round(3))
plt.plot(path,'o-'); plt.title('Gradient descent converging to 3'); plt.xlabel('step'); plt.show()❓
সেল্ফ-চেক · Self check
1. “তিন ম্যাট্রিক্সে ভাঙন” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?
2. “ছবি সংকোচন” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?
3. “রিকমেন্ডার সিস্টেম, LSA” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?
🔗
সংযুক্ত কনসেপ্ট · Connected concepts
এই শাখার অন্যান্য অংশ
1. Linear Algebra Basics2. Calculus for ML3. Probability4. Bayes Theorem5. Vectors & Vector Spaces6. Matrix Operations7. Eigenvalues & Eigenvectors8. Singular Value Decomposition9. Partial Derivatives & Gradient10. Chain Rule11. Optimization & Convexity12. Information Theory Entropy13. Discrete Mathematics & Graphs