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搜索关键字:线性代数    ( 649个结果
线性代数及其应用 读书笔记(1) 1.1 线性方程组
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分类:其他   时间:2018-07-20 13:22:14    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:13
MIT线性代数公开课学习笔记第31~35课
三十一、线性变换及对应矩阵 定义线性变换: $$T:\mathbb{R}^n\to \mathbb{R}^m$$ 表示的是n维列向量到m维列向量的映射,该映射是可以线性组合的,即: $$T(ax+by)=aT(x)+bT(y)$$ 线性变换T可以用$m\times n$矩阵A表示: $$T(x)=A ...
分类:其他   时间:2018-07-13 19:55:47    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:23
为什么矩阵特征值之和等于矩阵的迹
本文是我在知乎的回答(https://www.zhihu.com/question/267405336/answer/435657618),为了把知识条理化,干脆将其整理成文章,发在博客上。初学乍练,如有错误欢迎指正。 在线性代数中,一个 ${\displaystyle n\times n}$ 的矩 ...
分类:其他   时间:2018-07-11 20:31:59    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:21
<五>初探opengl,变换我们的图形
这节主要是对我们的纹理矩形进行一下变换,例如缩放,旋转,中间需要运用到一些线性代数的东西这里就不再阐述,因为我自己也不怎么会。。。我们直接介绍代码怎么写吧。 矩阵的相乘是从右往左读取的,这点提醒一下自己。 GLM 代码中大部分的矩阵处理信息都是通过glm库来处理的,全称OPENGL MATHEMAT ...
分类:其他   时间:2018-07-10 19:03:21    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:22
《2013李永乐线性代数强化班》视频1,2,3
机器学习会代数是必须的 做有深度的事情。 概念多,定理多,易搞混 前后联系紧密 代数非常灵活,一道题有多种解法,比较活。,注意知识点的联系,要有知识网络 逻辑推理比较高 代数有六章:行列式,矩阵,向量,方程组,特征值,二次型 围绕两个问题:方程组的解和求解。 转换到向量相关无关秩 行列式,矩阵是用来 ...
分类:其他   时间:2018-07-08 22:29:12    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:25
2018年某学院最新人工智能机器学习升级版视频教程
百度云盘下载==========课程目录==============└─视频01数学分析与概率论.mp402数理统计与参数估计.avi03矩阵和线性代数.avi04凸优化.avi05Python库.avi06Python库II.mp407回归.mp408回归实践.mp409决策树和随机森林.avi10决策树和随机森林实践.mp411提升.mp412XGBoost实践.mp413SVM.mp414S
分类:其他   时间:2018-07-05 17:15:07    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:29
张量漫谈(前两篇)
文档下载: 张量漫谈_第一篇 张量漫谈_第二篇 最初的目的是为了供大一高等代数复习之用,他们学习这部分使用的教材是《高等线性代数学》,关于张量的这部分书本上的错误和不自然的地方很多,由于缺乏资料,索性自己写一份讲义。预计三篇,这是前两篇,最后一篇预计讨论一般模的张量,同样,最后一篇短期内也不会更新。 ...
分类:其他   时间:2018-07-04 20:52:43    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:24
最大方差和最小协方差解释(线性代数看PCA)
转自: 最大方差和最小协方差解释(线性代数看PCA) PCA降维 ——最大方差和最小协方差联合解释(线性代数看PCA) 注:根据网上资料整理而得,欢迎讨论 机器学习算法的复杂度和数据的维数有着密切关系,甚至与维数呈指数级关联。因此我们必须对数据进行降维。 降维当然意味着信息的丢失,不过鉴于实际数据本 ...
分类:其他   时间:2018-07-04 15:41:55    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:20
《机器学习实战》---NumPy
NumPy库函数基础: 机器学习算法涉及很多线性代数知识。 NumPy库中有很多线性代数计算。 之所以用到线性代数只是为了简化不同的数据点上执行的相同数学运算。将数据表示为矩阵形式, 只需要执行简单的矩阵运算而不需要复杂的循环操作。 randMat =mat(random.rand(4,4)) 数据 ...
分类:其他   时间:2018-07-03 17:53:08    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:31
bzoj 3996(ACM恢复训练)
3996: [TJOI2015]线性代数 Description 给出一个N*N的矩阵B和一个1*N的矩阵C。求出一个1*N的01矩阵A.使得 D=(A*B-C)*A^T最大。其中A^T为A的转置。输出D 给出一个N*N的矩阵B和一个1*N的矩阵C。求出一个1*N的01矩阵A.使得 D=(A*B-C ...
分类:其他   时间:2018-06-29 13:35:56    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:29
NetworkX系列教程(11)-graph和其他数据格式转换
小书匠 Graph 图论 学过线性代数的都了解矩阵,在矩阵上的文章可做的很多,什么特征矩阵,单位矩阵等.grpah存储可以使用矩阵,比如graph的邻接矩阵,权重矩阵等,这节主要是在等到graph后,如何快速得到这些信息.详细官方文档在这里目录:12.graph和其他数据格式转换12.1graph与... ...
分类:Web开发   时间:2018-06-28 22:23:52    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:38
概率论01
作者:桂。 时间:2018-06-26 22:38:04 链接:https://www.cnblogs.com/xingshansi/p/9231644.html 前言 系统回顾数学知识,并学习补充相应的内容。随手记录在博客里,初步打算: 概率论与数理统计 高等数学 线性代数 矩阵论 数值优化 动态 ...
分类:其他   时间:2018-06-27 00:09:58    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:53
numpy linalg模块
# 线性代数# numpy.linalg模块包含线性代数的函数。使用这个模块,可以计算逆矩阵、求特征值、解线性方程组以及求解行列式等。 import numpy as np # 1. 计算逆矩阵# 创建矩阵A = np.mat("0 1 2;1 0 3;4 -3 8")print (A)#[[ 0 ...
分类:其他   时间:2018-06-26 16:53:01    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:43
SPSS数据分析方法不知道如何选择
一提到数学,高等数学,线性代数,概率论与数理统计,数值分析,空间解析几何这些数学课程,头疼呀。作为文科生,遇见这些课程时,通常都是各种寻求帮助,班上有位宅男数学很厉害,各种被女生‘围观’,这数学为什么这么难,学了有啥用呀。 有用的,当做数据分析的时候,使用到SPSS,在线SPSS分析的时候就知道用处 ...
分类:其他   时间:2018-06-21 16:10:47    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:41
NetworkX系列教程(9)-线性代数相关
小书匠 Graph 图论 学过线性代数的都了解矩阵,在矩阵上的文章可做的很多,什么特征矩阵,单位矩阵等.grpah存储可以使用矩阵,比如graph的邻接矩阵,权重矩阵等,这节主要是在等到graph后,如何快速得到这些信息.详细官方文档在这里目录:10线性代数相关10.1图矩阵注意:如果代码出现找不库... ...
分类:Web开发   时间:2018-06-20 22:11:13    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:52
机器学习的数学基础(线性代数篇)
注:总结来自黄海广博士。 ...
分类:其他   时间:2018-06-16 14:57:56    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:34
1.1 基本算法和记号
矩阵计算建立在线性运算的基础之上。点乘涉及到加法和乘法的标量运算。矩阵-向量乘法由点乘所组成。矩阵-矩阵的乘法可以归结于矩阵-向量乘法的集合。所有的这些运算都可以用算法的形式或者线性代数的语言来描述。我们的目标之一就是展现这两种风格的描述如何相互补充。在这个过程中我们会对记号进行说明并让读者熟悉支撑... ...
分类:编程语言   时间:2018-06-13 23:07:24    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:47
NumPy 基础用法
NumPy 是高性能科学计算和数据分析的基础包. 它是 pandas 等其他各种工具的基础. 主要功能: ndarray 一个多维数组结构, 高效且节省空间 无需循环对整组数据进行快速运算的数学函数 线性代数, 随机数生成和傅里叶变换功能 ndarry 多维数组 创建ndarry: 数组与列表的区别 ...
分类:其他   时间:2018-06-13 11:09:31    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:42
MIT线性代数:21.特征值和特征向量
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分类:其他   时间:2018-06-11 20:21:30    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:60
MIT线性代数:20.克拉默法则,逆矩阵和体积
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分类:其他   时间:2018-06-11 16:48:04    收藏:0  评论:0  赞:0  阅读:58
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