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人工智能数学参考---4、SVD矩阵分解 注意

人工智能数学参考---4、SVD矩阵分解 注意

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一、总结

一句话总结:

*、100万行数据(用户购买商品数据),10万件商品,加入某个用户只买了3件商品,那就太稀疏了,所以可以100万*10和10*10万
*、m*n的矩阵 转化为 m*k+k*k+k*n
*、照样按照特征值的大小来进行筛选,一般前10%的特征值(甚至更少)的和就占到了总体的99%了。

 

 

1、规范正交基?

e1,e2,…,e,是向量空间V中的一个基(比如是坐标系,正交);
e1,e2,…,e,两两正交;
e1,e2,…,e,都是单位向量;

 

2、特征值和特征向量?

-、拳击怎么赢?攻击的方向与力量!我们可以把方向当做是特征向量,在这个方向上用了多大力量就是特征值。
-、对于给定矩阵A,寻找一个常数λ和非零向量x,使得向量x被矩阵A作用后所得的向量Ax与原向量x平行,并且满足Ax=λx
-、既然特征值表达了重要程度且和特征向量所对应,那么特征值大的就是主要信息了,基于这点我们可以提取各种有价值的信息了!

 

 

3、矩阵作用在向量之后的效果?

矩阵可以作用在向量上,可以对向量进行拉伸或者旋转
3 0   x    3x  
0 1   y     y

 

 

 

二、内容在总结中

博客对应课程的视频位置:

 

 

 
posted @   范仁义  阅读(259)  评论(0编辑  收藏  举报
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