Operador de Gram-Schmidt

Método empleado en álgebra lineal para convertir un conjunto de vectores linealmente independientes en un conjunto ortonormal mediante un proceso iterativo.

Cada vector transformado conserva la dirección general del vector original, pero se escala y ajusta para garantizar ortogonalidad con los anteriores.

En el contexto de machine learning, se utiliza para garantizar estabilidad numérica en cálculos complejos, como en la descomposición QR de matrices o en algoritmos de regresión lineal.

Facilita la transformación de datos a bases más manejables, simplificando la manipulación matemática de grandes conjuntos de datos y mejorando el rendimiento computacional.