【Math for ML】矩陣分解(Matrix Decompositions) （上）
I. 行列式(Determinants)和跡(Trace) 1. 行列式(Determinants) 為避免和絕對值符號混淆，本文一般使用\(det(A)\)來表示矩陣\(A\)的行列式。另外這里的\(A∈R^{n×n}\)默認是方陣，因為只有方陣才能計算行列式。 行列式如何計算 ...
原文：【Math for ML】矩陣分解(Matrix Decompositions) （下）
Math for ML 矩陣分解 Matrix Decompositions 上 I. 奇異值分解 Singular Value Decomposition . 定義 Singular Value Decomposition SVD 是線性代數中十分重要的矩陣分解方法，被稱為 線性代數的基本理論 ，因為它不僅可以運用於所有矩陣 不像特征值分解只能用於方陣 ，而且奇異值總是存在的。 SVD定理 設 ...
2018-12-21 15:37 0 798 推薦指數：
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