矩阵分解

西西弗Sisyphus

线性代数 - LU分解（LU-Factorization、LU Decomposition）flyfishLU分解是把一个方阵拆成一个下三角矩阵（L）和一个上三角矩阵（U）的乘积，满足A = LU。

分布式奇异值分解（SVD）详解本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

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最小二乘问题详解2：线性最小二乘求解复习上一篇文章《最小二乘问题详解1：线性最小二乘》中的知识，对于一个线性问题模型：那么线性最小二乘问题可以表达为求一组待定值\(\theta\)，使得残差的平方和最小：

4.【线性代数】——矩阵的LU分解{ ( A B ) ( B − 1 A − 1 ) = I ( B − 1 A − 1 ) ( A B ) = I ⇒ ( A B ) − 1 = B − 1 A − 1 \begin{cases} (AB)(B^{-1}A^{-1}) = I\\ (B^{-1}A^{-1}) (AB)=I \end{cases} \Rightarrow (AB)^{-1} = B^{-1}A^{-1} {(AB)(B−1A−1)=I(B−1A−1)(AB)=I⇒(AB)−1=B−1A−1

论文阅读：CONTRASTIVE DEEP NONNEGATIVE MATRIX FACTORIZATION FOR COMMUNITY DETECTIONcite:@inproceedings{li2024contrastive, title={Contrastive deep nonnegative matrix factorization for community detection}, author={Li, Yuecheng and Chen, Jialong and Chen, Chuan and Yang, Lei and Zheng, Zibin}, booktitle={ICASSP 2024-2024 IEEE Internationa

【机器学习-监督学习】双线性模型【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈Python机器学习 ⌋ ⌋ ⌋ 机器学习是一门人工智能的分支学科，通过算法和模型让计算机从数据中学习，进行模型训练和优化，做出预测、分类和决策支持。Python成为机器学习的首选语言，依赖于强大的开源库如Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch。本专栏介绍机器学习的相关算法以及基于Python的算法实现。【GitCode】专栏资源保存在我的GitCode仓库：https://gitcode.com/Morse_Chen

线性代数 --- QR分解，A=QR首先先简单的回顾一下Gram-Schmidt正交化过程的核心思想，如何把一组线性无关的向量构造成一组标准正交向量，即，如何把矩阵A变成矩阵Q的过程。

我是有底线的