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cda数据分析研究院_k近邻_rnn layer使用_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-28 / 浏览次数:1

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,而不是由我们选择的表示它们的方式引起的,从而更好地理解它们。 例如,整数可以分解为素因子。我们表示数字12的方式会根据我们是用十进制还是二进制来写而改变,但是12=2总是正确的吗2 3 。从这个表达式中我们可以得出一些有用的性质,如12不能被5整除,或者12的任何整数倍都可以被3整除。 虽然我们可以通过将一个整数分解为素事实R来发现它的真实性质,但我们也可以通过某种方式分解矩阵,向我们展示其功能属性的信息,而这些信息在矩阵表示为元素数组时并不明显。 最广泛使用的矩阵分解称为特征分解,我们将矩阵分解为一组特征向量和特征值。 方阵a的特征向量是非零向量v,因此乘a只改变v的比例: 平均值=十五(2.39) scaiar x被称为对应于该特征向量的特征值。(也可以找到一个左特征向量,使得vt a=xvt,但我们通常关心右特征向量)。 如果v是a的特征向量,那么s的任何重标向量sv也是如此 r,s=0。此外,sv仍具有相同的特征值。因此,我们通常只寻找单位特征向量。 假设一个矩阵a有n个几乎独立的特征向量{v(i)v(n)},对应的特征值{x1,.…,Xn }。我们可以把所有
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