今天给各位分享如何判断二次型正定的知识，其中也会对负定二次型判定方法进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录
一、负定二次型判定方法
1、每个二次型都对应着唯一的一个实对称矩阵,这个对应法则你知道吧.
2、判断这个实对称矩阵是否是负定的.具体办法是你可以对该矩阵进行合同变换,或者是解出其特征根,判断其正惯性/负惯性系数,即可判定该二次型是正定的还是负定的了.
二、怎么根据正定二次型求正定矩阵
1、本科的线性代数课程，侧重于运算。重点是：行列式和矩阵的基础内容，稍微涉及了实数域的线性变换、特征值与二次型。
2、而机器学习算法中，会使用到更多的矩阵知识，而这些知识是本科线代课程没有讲到的，比如：最小二乘、向量与矩阵的求导、酉矩阵、QR分解、酉等价、SVD分解、矩阵、Jordan标准型、Hermite矩阵、Kronecker积、矩阵范数、正定矩阵、Gersgorin圆盘、广义逆等等内容。
3、可以说，机器学习的很多理论基础，就是建立在矩阵上，所以必须了解矩阵分析的知识才能彻底理解机器学习。
4、比如，主成分分析(principalComponentAnalysis,PCA)实际上是一个基的变换，使得变换后的数据有着最大的方差，其计算就是使用SVD分解来完成。
5、如果你不懂线性代数，建议先学一遍线性代数的知识，推荐
SheldonAxler
6、《LinearAlgebraDoneRight》英文版下载地址：
百度云下载
7、如果对线性代数有一定了解，学习矩阵分析前，建议先学习一本
只有43页
8、《TheMatrixCookbook》下载地址：
百度云下载
9、深入学习矩阵分析，需要扎实地对每一个概念进行理解后，再去学后面的知识。推荐RogerA.Horn的《矩阵分析》，这本书的第0章介绍了各种定义，之后的每一章从最基础的概念讲起，循序渐进，非常适合自学
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