qq_41876354的博客

根据李航老师书，自己理清一下对于函数间隔和几何间隔部分的理解。超平面超平面关于样本点的函数间隔为：当超平面为时，超平面还是原来那个超平面，但函数间隔已经变为了所以当同比例缩放w和b时，h可以趋向无穷大，这也就没有求函数间隔最大化的意义了。而几何间隔就是超平面到点的物理距离，公式也等于函数间隔除以w的范式，即，当同比例缩放w和b时,间隔是确定的，所以我们发现几何间隔能够更好的分类。用它来做间隔最大化...

梯度下降就是选择下降最快的方向，但是我对于其基本原理还是不太理解，直到看了这个解释才恍然大悟。

广义特征值也可以化为一般特征值，但要求B必须可逆。另外，在许多实际应用过程中，A和B常常都是Hermite矩阵，虽然B的逆是Hermite矩阵，但是(B的逆)×A一般不是Hermite矩阵。所以引入如下链接...

搜了一下，没有发现合适的资料帮助自己理解，最终还是通过上课老师讲解的办法理解，果然数学是最优美的语言。

3和1证明是假设γ=a1+a2=b1+b2(a≠b)证明，可以自己试一试。

矩阵的交子空间与和子空间做个记录供自己参考使用。

维数公式主要通过V1∩V2的一组基，然后扩展组成V1和V2和V1∪V2新基。再通过a∈V1和a∈V2推出a∈V1∩V2，利用线性无关的性质证明V1∪V2线性无关。

听了B站统计学习方法的课程，借此做个记录，供自己以后查看