[心得]機器學習基礎之線性代數筆記

tangchen2016發表於2016-11-08
機器學習筆記

選用的教材是：
程式設計師的數學3之線性代數

老牌數學強國俄羅斯的線性代數教材：
科斯特利金，代數學引論第2卷線性代數，第3版

向量是一個有向線段或者空間內的點
矩陣是一個空間到空間的對映
行列式是矩陣的體積擴大率

兩個右上三角陣或者兩個左下三角陣的乘積。所得矩陣仍是同樣型別。因此一般不提到。

對於規模巨大的矩陣，數值計算是一個問題。
必須限制數值精度，並且減少運算量和記憶體消耗。

LU分解就是把矩陣分解成下三角陣L和上三角陣U的乘積。希望L的對角線元素都是1，這樣方便把矩陣元素存在一個陣列裡面。

李亞普諾夫穩定性決定了自迴歸模型中矩陣的穩定性。

伽羅華理論說關於代數方程可解性的理論，其中非常重要的一個結論是證明了5次以上代數方程沒有求解公式。

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