SVD分解

矩陣的乘法、狀態轉移矩陣($y=xT$)

矩陣和向量組
特征值和特征向量

對稱陣($A=A^T$)、正交陣（$A{A}^T=I$）、正定陣
實對陣成不同特征值的特征向量正交

數據白化

正交基(基向量間彼此正交)

QR分解、LFM
矩陣求導

向量對向量求導

標量對向量求導

標量對矩陣求導

行列式

最少乘法次數

實對稱陣不同特征值的特征向量正交

白化/漂白（whitening）



$Q$是單位陣


求導

機器學習中的矩陣向量求導(一) 求導定義與求導布局

機器學習中的矩陣向量求導(二) 矩陣向量求導之定義法

機器學習中的矩陣向量求導(三) 矩陣向量求導之微分法

機器學習中的矩陣向量求導(四) 矩陣向量求導鏈式法則

https://www.cnblogs.com/pinard/p/10930902.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的矩阵与线性代数的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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