随笔分类 -  线性代数

线性代数基础-矩阵奇异值分解-02
摘要：目录1. 引入2. 几何的角度理解SVD3. 空间的角度理解4 如何求解SVD5. SVD的应用 1. 引入 奇异值分解，singular value deconposition是6种矩阵分解方式中，综合性最强应用最广泛的分解技术，是PCA（主成分分析）的基础 六种矩阵分解技术： 只有矩阵为方阵(m 阅读全文
posted @ 2023-12-30 16:50 jack-chen666 阅读(65) 评论(0) 推荐(0) 编辑
线性代数基础-特征值与特征向量-01
摘要：目录1. 概念2. 性质3. 相似矩阵4. 矩阵的行列式与迹5. 特征值与特征向量分解矩阵 1. 概念 特征值与特征向量的英文是 eigenvalue 和 eigenvector， 这个前缀 eigen- 起源于德语，意思是 proper(这里应该是专属的意思）、characteristic（特征的 阅读全文
posted @ 2023-12-30 11:15 jack-chen666 阅读(148) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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