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网站设计与开发培训,辽宁建设工程造价信息网,网站建设公司怎么赚钱,wordpress 插件列表基于Haskell的数据分析与推荐引擎构建及正则表达式应用 1. Haskell中特征值与特征向量的探索 在数据分析过程中，特征值与特征向量的分解是一项重要操作。以棒球数据为例，首先我们有如下的协方差矩阵 baseballCovMatrix ： baseballCovMatrix (22)[ 0.1…基于Haskell的数据分析与推荐引擎构建及正则表达式应用1. Haskell中特征值与特征向量的探索在数据分析过程中，特征值与特征向量的分解是一项重要操作。以棒球数据为例，首先我们有如下的协方差矩阵baseballCovMatrix： baseballCovMatrix (22) [ 0.1204356428862124, 8.350015780569988e-3 , 8.350015780569988e-3, 3.4790736953854207e-3 ]使用eigSH函数可以进行特征值分解，该函数会返回按特征值从大到小排序的特征值列表和特征向量矩阵： let (baseballEvalues, baseballEvectors) = eigSH baseballCovMatrix baseballEvalues fromList [0.12102877720686984,2.8859393747279805e-3] baseballEvectors (22) [ -0.9974865990115773, 7.085537941692915e-2 , -7.085537941692915e-2, -0.9974865990115773 ]特征向量存储在一个矩阵中，每一列代表一个特征向量。最大的特征值（0.1