线性代数笔记10——矩阵的LU分解
在线性代数中， LU分解(LU Decomposition)是矩阵分解的一种，可以将一个矩阵分解为一个单位下三角矩阵和一个上三角矩阵的乘积（有时是它们和一个置换矩阵的乘积）。LU分解主要应用在数值分析中，用来解线性方程、求反矩阵或计算行列式。 什么是LU分解 如果有一个矩阵A，将A表示 ...
原文：线性代数笔记31——奇异值分解
原文 https: mp.weixin.qq.com s HrN vno obF ey ifCEvQw 奇异值分解 Singular value decomposition 简称SVD，是将矩阵分解为特征值和特征向量的另一种方法。奇异值分解可以将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的几个子矩阵相乘来表示，这些小矩阵描述的都是矩阵的重要的特性。奇异值分解在图形降噪 推荐系统中都有很重要的应用。 对于任意 ...
2019-12-10 18:45 0 598 推荐指数：
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4.1 关于转置和取逆的有一些性质 $(\boldsymbol{A}\boldsymbol{B})^T = \boldsymbol{B}^T\boldsymbol{A}^T$ $(\bol ...
线性代数笔记
线代笔记 ——https://space.bilibili.com/88461692#/ 1.线性相关 （1）你有多个向量，并且可以移除其中一个而不减少张成的空间,当这种情况发生时，相关术语称它们是“线性相关”的。另一种表述就是，这个向量可以表示为其它向量的线性组合，因为这个向量已经落在 ...
线性代数笔记
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奇异值分解
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奇异值分解
奇异值分解(singular value decomposition, SVD)是一种矩阵因子分解方法，是线性代数的概念，但在统计学习中被广泛使用，成为其重要工具。 定义 (奇异值分解)矩阵的奇异值分解是指， 将一个非零的mxn实矩阵A, A∈Rmxn,表示为以下三个实矩阵乘积形式的运算，即进行 ...