【Math for ML】矩阵分解(Matrix Decompositions) （上）
I. 行列式(Determinants)和迹(Trace) 1. 行列式(Determinants) 为避免和绝对值符号混淆，本文一般使用\(det(A)\)来表示矩阵\(A\)的行列式。另外这里的\(A∈R^{n×n}\)默认是方阵，因为只有方阵才能计算行列式。 行列式如何计算 ...
原文：【Math for ML】矩阵分解(Matrix Decompositions) （下）
Math for ML 矩阵分解 Matrix Decompositions 上 I. 奇异值分解 Singular Value Decomposition . 定义 Singular Value Decomposition SVD 是线性代数中十分重要的矩阵分解方法，被称为 线性代数的基本理论 ，因为它不仅可以运用于所有矩阵 不像特征值分解只能用于方阵 ，而且奇异值总是存在的。 SVD定理 设 ...
2018-12-21 15:37 0 798 推荐指数：
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