机器学习(十五)SVD(特征值分解和奇异值分解的区别)

首先从意义上理解： 数学解释：http://www.javashuo.com/article/p-cbmlnynl-da.html 相关概念 参考自维基百科。 正交矩阵：若一个方阵其行与列皆为正交的单位向量，则该矩阵为正交矩阵，且该矩阵的转置和其逆相等。两个向量正交的意思是两个向量的内积为 0 正定矩阵：如果对于所有的非零实系数向量 zz，都有 zTAz>0zTAz>0，则称矩阵 AA 是正定的。

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