线性代数19-特征分解5-空间变换

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人工智能深度学习机器学习线性代数空间变换方阵矩阵分解特征向量特征值降维图像压缩推荐系统对角矩阵
此内容详细解释了特征分解及其在空间变换中的作用。特征分解指将矩阵分解为特征向量和特征值,这提供了一种理解和处理矩阵旋转和缩放操作的方法。此过程可以区分旋转和伸缩操作,并用于创建新的特征空间,能揭示向量变化幅度最大和最小的方向。特征分解不仅是理论知识,而且在实际应用中非常重要,涉及到降维、图像压缩等领域,为数据处理和分析提供了强大工具。适应于矩阵理论、数据科学、图像处理等行业的专业人士,以及对线性代数应用感兴趣的学者。
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云博士
浙江大学计算机专业工学博士,教授,前华为高级软件工程师和项目主管,哈佛大学高级访问学者,德国包豪斯大学媒体视觉学院博士后,人工智能与计算机视觉行业专家。30年左右编程开发经验,20年左右项目管理经验,15年左右机器学习与人工智能实践经验。国际和国内一级期刊发表高水平论文多篇,拥有各种知识产权50余项,主持与参与国家和省部级项目10余项,曾在多家IT企业担任过技术总监或高级技术顾问。
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