矩阵的特征值和特征向量是什么?
特征值
特征值是矩阵中每个特征向量所对应的最大值。特征值可以用于识别矩阵的性质，例如奇异性、对称性、正则性等。
特征向量
特征向量是与特定特征值对应的特征向量。特征向量可以用于识别矩阵的性质，例如方向、长度等。
矩阵的特征值和特征向量在机器学习中有着广泛的应用，例如：
- 特征提取：特征值可以用于选择最能代表数据特征的特征。
- 降维：特征向量可以用于降维，将高维矩阵转换为低维矩阵。
- 线性回归：特征向量可以用于线性回归。
- 支持向量机：特征向量可以用于支持向量机。
矩阵的特征值和特征向量是机器学习中的重要概念，它们可以帮助我们更好地理解和使用矩阵。
