【機器學習數學基礎--矩陣01】線性空間

範數     定義：是一個描述線性空間的度量，可以理解爲二維空間的長度。     如||x1-x2||表示向量x1,x2之間的距離。     *Frobenius範數：機器學習常用範數。     即：矩陣所有元素先取平方和，再開平方。 特徵分解     特徵值：滿足公式：  ，其中 λ 爲特徵值，x爲A的對應於λ的特徵向量。     特徵分解：公式： ，其中，P是A所有特徵向量展開組成的矩陣。  

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