在机器学习中,不少问题需要简化协方差矩阵是对角矩阵,否则估计的参数量太大。
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${{\bm{\mathit{\Sigma}}}_{i}}= \begin{bmatrix}
   {{\sigma }^{2}} & {} & \multicolumn{2}{c}{\raisebox{-2ex}[0pt]{\LARGE 0}}\\
   {} & {{\sigma }^{2}} & {} & {}  \\
   {} & {} & \ddots  & {}  \\
\multicolumn{2}{c}{\raisebox{1ex}[0pt]{\LARGE 0}} & {} & {{\sigma }^{2}}  \\
\end{bmatrix} _{d\times d}$

有的刊物上对角矩阵的写法实在看不下去🤦‍♂️。其实用 d i a g ( λ 1 , λ 2 , ⋯   , λ d ) {\rm diag}(\lambda_1,\lambda_2,\cdots,\lambda_d) diag(λ1,λ2,,λd)就好,写成这样完全是直观。
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