机器学习——不可逆矩阵处理
在实际问题处理中，可能会遇到矩阵不可逆的情况。那么如何进行处理呢？在此给出两种处理方案。cai
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- 在实际问题处理中，可能会遇到矩阵不可逆的情况。那么如何进行处理呢？
- 让我们回溯到所构造的矩阵的意义——代表不同的特征
- 在此给出几种处理方案。
- 采用函数库求解伪逆矩阵（如：pinv）
- 矩阵不可逆代表某些特征之间存在线性相关性关系，即一些特征可以通过简单的线性变化得到另外一些特征。因此特征之间存在冗余数据，应该删除一些线性相关的特征。
- 当特征个数远远多于训练样本集个数时（约束条件不够），可以删去一些不重要的特种工或者进行正规化处理。
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