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RSS订阅转载 机器学习中的数学(5)-强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用
版权声明： 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用，但请注明出处，如果有问题，请联系wheeleast@gmail.com前言： 上一次写了关于PCA与LDA的文章，PCA的实现一般有两种，一种是用特征值分解去实现的，一种是用奇异值分解去实现的。在上篇文章中便是基于特征值
2014-01-13 14:12:13
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原创 范数的概念-Norm
1 范数-Norm- the concept向量的范数可以简单形象的理解为向量的长度，或者向量到零点的距离，或者相应的两个点之间的距离。向量的范数定义：向量的范数是一个函数||x||, 满足: 非负性||x|| >= 0，齐次性||cx|| = |c| ||x|| ，三角不等式||x+y|| 常用的向量的范数：L1范数: ||x|| 为x向量各个元素绝对值之
2013-12-26 15:54:42
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空空如也
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