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在數據科學跟呆板進修範疇，權向量的求解是各種演算法中的核心成績之一。跟法（Gram-Schmidt Process）作為一種經典的數值方法，被廣泛利用於求解正交基跟權向量。本文將具體介紹跟法的道理及其在求權向量中的利用。 總結來說，跟法是一種從線性有關的向量組出發，構造出一個正交基的過程。這一方法在求解權向量時，可能有效降落打算複雜度，進步演算法機能。 具體描述跟法的步調如下：
- 斷定初始向量組。在現實利用中，這平日是一組線性有關的特徵向量。
- 對第一個向量停止標準化處理，使其成為一個單位向量。
- 壹壹對剩餘的向量停止處理，減去前面曾經正交化向量的投影，以確保新的向量與前面全部的向量都正交。
- 重複上述步調，直至全部的向量都被正交化。 利用跟法求解權向量的過程，現實上是在找到一個最佳擬合的超平面，使得數據會合的點與該超平面的間隔最小化。這在支撐向量機（SVM）平分類演算法中尤為重要。 跟法在求權向量的過程中，不只進步了打算效力，還確保了權向量的正交性，這對演算法的牢固性跟泛化才能存在重要意思。 最後，總結跟法求權向量的要點：起首，它是一個構造正交基的數值方法；其次，它在呆板進修演算法中有著廣泛的利用；最後，跟法的利用明顯進步了打算效力跟演算法機能。