The palest ink is better than the best memory

对 p = 2，这称为弗罗贝尼乌斯范数（Frobenius norm）或希尔伯特-施密特范数（ Hilbert–Schmidt norm），不过后面这个术语通常只用于希尔伯特空间。这个范数可用不同的方式定义： 这里 A* 表示 A 的共轭转置，σi 是 A 的奇异值，并使用了迹函数。弗罗贝尼乌斯范数与 Kn 上欧几里得范数以及和来自弗罗贝尼乌斯内积空间的矩阵非常类似。维基百科：https:/

拉普拉斯矩阵Laplacian matrix 的定义谈到机器学习中的降维技术，可能大多数了解一点机器学习的朋友都知道PCA，今天为大家介绍一种新的降维方法——拉普拉斯特征映射 拉普拉斯矩阵（Laplacian matrix)），也称为基尔霍夫矩阵, 是表示图的一种矩阵。给定一个有n个顶点的图G=（V，E） ，其拉普拉斯矩阵被定义为:L=D-W 其中D为图的度矩阵，W为图的邻接矩阵。（不知道度