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机器学习中用到的数值分析.doc

.第四章 背景知识condition number从优化或者数值计算的角度来说,L2 范数有助于处理 condition number 不好的情况下矩阵求逆很困难的问题。如果方阵 A 是奇异的,那么 A 的 condition number 就是正无穷大了。实际上,每一个可逆方阵都存在一个 condition number。对condition number来个一句话总结:condition number 是一个矩阵(或者它所描述的线性系统)的稳定性或者敏感度的度量,如果一个矩阵的 condition number 在1附近,那么它就是well-conditioned的,如果远大于1,那么它就是 ill-conditioned 的,如果一个系统是 ill-conditioned 的,它的输出结果就不要太相信了。应用如果当我们的样本 X 的数目比每个样本的维度还要小的时候,矩阵X T X 将会不是满秩的,也就是X T X 会变得不可逆,所以w 就没办法直接计算出来了。如果加上L2规则项,就变成了下面这种情况,就可以直接求逆了:

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