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狄利克雷过程与python实现

狄利克雷过程实际上就是狄利克雷分布Dir(a,H)对应的变量维数由有限维向无限维扩充的情形。设想一个K非常大的狄利克雷分布Dir(a,H)。依狄氏分布的累加性，对H的支撑空间X的任意划分都将是一个一致的狄利克雷分布。所谓的一致，是指基础分布都由一个基础分布H衍生得到，中心因子是同一个参数α。

2025-02-25

670

常见的矩阵分解方法总结

矩阵的分解分为：正三角分解、满秩分解、奇异值分解、谱分解等。矩阵分解这一技术，不仅是线性代数的核心组成部分，更是数据分析、机器学习、信号处理等多个领域的基石。从基础的数据结构处理到复杂的算法实现，矩阵分解的应用无处不在。例如，在机器学习领域，矩阵分解技术被广泛用于特征提取和数据降维，这对于处理和分析大规模数据集至关重要。在信号处理中，它帮助我们从复杂的信号中提取有用信息。因此，学习矩阵分解的原理和方法都显得十分重要。

2025-01-23

1780

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