首先说明一下特征值：设A是n阶方阵，如果存在 λ 和n维非零向量X，使 AX = λX ，则 λ 称为方阵A的一个特征值，X为方阵A对应于或属于特征值 λ 的一个特征向量。 AX = λX 的过程是一个从矩阵乘法到数乘操作的过程。数乘的实质是对向量X进行缩放，缩放因子为λ ，缩放只改变大小，不改变方 ...
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2018-08-12 10:26:53
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1.确定执行的优先级 图1.邮件垃圾分类举例 选择100个单词作为指示是否是垃圾邮件的指标，将这些单词作为特征向量，只用0/1表示，出现多次也只用1表示，特征变量用来表示邮件。 通常情况下，会选择训练集中出现频率最多的n(在10000到50000)之间的几个单词。 图2.改进模型的建议 1.收集更多 ...
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2018-08-08 19:52:43
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一、KNN算法的介绍 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法之一，理论上比较成熟。KNN算法首先将待分类样本表达成和训练样本一致的特征向量；然后根据距离计算待测试样本和每个训练样本的距离，选择距离最小的K个样本作为近邻样本；最后根据K个近邻样本判断待分 ...
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2018-07-28 20:34:04
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谱聚类 广义上来说，任何在算法中用到SVD/特征值分解的，都叫Spectral Algorithm。顺便说一下，对于任意矩阵只存在奇异值分解，不存在特征值分解。对于正定的对称矩阵，奇异值就是特征值，奇异向量就是特征向量。 传统的聚类算法，如K-Means、EM算法都是建立在凸球形样本空间上，当样本空 ...
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2018-07-15 19:41:15
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1.特征向量，求解公式。//转自：https://blog.csdn.net/woainishifu/article/details/76418176 从数学上讲，Ax= λx，也就是矩阵A作用于列向量x后，x仍然在原来的直线上，仍然是平行于原来的，所以即可以用 λ和x来完全表述矩阵A。 //PS我 ...
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2018-07-14 17:18:36
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特征值知识点：【奇异矩阵】判断矩阵是不是方阵（即行数和列数相等的矩阵。若行数和列数不相等，那就谈不上奇异矩阵和非奇异矩阵）。 看矩阵的行列式|A|是否等于0，若等于0，称矩阵A为奇异矩阵；若不等于0，称矩阵A为非奇异矩阵。若|A|≠0可知矩阵A可逆，可逆矩阵就是非奇异矩阵，非奇异矩阵也是可逆矩阵。 ... ...
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2018-07-11 21:20:08
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训练集（traning set/data）：用来训练，产生模型的算法的数据集测试集(testing set/data）：用来训练，产生模型的算法的数据集)：用来专门进行测试已经学习好的模型或者算法的数据集。特征向量（feature/feature vector）：属性集合，通常用一个向量来表示，附属 ...
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2018-06-24 23:45:42
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转自 https://blog.csdn.net/fuming2021118535/article/details/51339881 在刚开始学的特征值和特征向量的时候只是知道了定义和式子，并没有理解其内在的含义和应用，这段时间整理了相关的内容，跟大家分享一下； 首先我们先把特征值和特征向量的定义复 ...
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2018-06-23 17:10:59
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