正交化

正交化主要有兩種含義，分別在數學和機器學習領域有著重要的套用。

數學中的正交化：

正交化是指將線性無關向量系轉化為正交系的過程。在內積空間中，如果有一組線性無關的向量，那麼可以通過正交化過程構造出一組規範正交向量系，使得原向量可以表示為這組正交向量系的線性組合。

機器學習中的正交化：

正交化在機器學習領域指的是一種系統設計屬性，它確保在修改系統中的某個算法或組件時，不會產生或傳播副作用到系統的其他組件。這種屬性使得驗證算法獨立性變得更加容易，同時也能減少設計和開發的時間。

在設計監督學習系統時，正交化要求假設模型在訓練集、開發集、測試集以及實際套用中的表現良好，且這些假設是正交的。當系統符合正交化原則時，遇到問題時可以更精準地定位並有效地解決問題。例如，如果模型在訓練集上表現不佳，可以通過嘗試更深層次的神經網路或更好的最佳化算法來改進；如果在開發集上表現不佳，則可以通過正則化處理或增加訓練數據來改善。

綜上所述，正交化不僅是一個數學概念，也是一種重要的機器學習設計原則，有助於提高系統的可靠性和開發的效率。