Luận văn tập trung nghiên cứu phương pháp phân tích ma trận SVD (Singular Value Decomposition) và các ứng dụng của nó trong lĩnh vực học máy. Trước hết, luận văn trình bày cơ sở lý thuyết về SVD, bao gồm định nghĩa, tính chất và các thuật toán tính toán. Tiếp theo, luận văn phân tích vai trò của SVD trong việc giảm chiều dữ liệu, nén thông tin và khử nhiễu, đặc biệt nhấn mạnh ứng dụng trong các mô hình học máy như hệ thống gợi ý (collaborative filtering) và xử lý ảnh. Các thử nghiệm thực nghiệm được tiến hành trên các bộ dữ liệu chuẩn để đánh giá hiệu quả của phương pháp. Kết quả cho thấy SVD không chỉ giúp cải thiện độ chính xác của mô hình mà còn tối ưu hóa chi phí tính toán, khẳng định tính hữu dụng của nó trong các bài toán học máy thực tiễn.