PYTHON替代MATLAB在线性代数学习中的应用(使用Python辅助MIT 18.06 Linear Algebra学习)

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PYTHON替代MATLAB在线性代数学习中的应用(使用Python辅助MIT 18.06 Linear Algebra学习)

前言 MATLAB一向是理工科学生的必备神器,但随着中美贸易冲突的一再升级,禁售与禁用的阴云也持续笼罩在高等学院的头顶.也许我们都应当考虑更多的途径,来辅助我们的学习和研究工作. 虽然PYTHON和众多模块也属于美国技术的范围,但开源软件的自由度毕竟不是商业软件可比拟的. 本文是一篇入门性文章,以麻省理工学院(MIT) 18.06版本线性代数课程为例,按照学习顺序介绍PYTHON在代数运算中的基本应用. 介绍PYTHON代数计算的文章非常多,但通常都是按照模块作为划分顺序,在实际应用中仍然有较多…

集成学习中的 stacking 以及python实现

集成学习 Ensemble learning 中文名叫做集成学习,它并不是一个单独的机器学习算法,而是将很多的机器学习算法结合在一起,我们把组成集成学习的算法叫做“个体学习器”.在集成学习器当中,个体学习器都相同,那么这些个体学习器可以叫做“基学习器”. 个体学习器组合在一起形成的集成学习,常常能够使得泛化性能提高,这对于“弱学习器”的提高尤为明显.弱学习器指的是比随机猜想要好一些的学习器. 在进行集成学习的时候,我们希望我们的基学习器应该是好而不同,这个思想在后面经常体现. “好”就是说,你的…

Ruby学习中(哈希变量/python的字典, 简单的类型转换)

一. 哈希变量(相当于Python中的字典) 详情参看:https://www.runoob.com/ruby/ruby-hash.html 1.值得注意的 (1). 创建Hash时需注意 # 创建一个空的Hash months = Hash.new puts months print(months[1]) # 创建一个具有默认值得Hash months = Hash.new( "month" ) # 或 months = Hash.new "month" puts…

强化学习中的无模型基于值函数的 Q-Learning 和 Sarsa 学习

强化学习基础: 注: 在强化学习中奖励函数和状态转移函数都是未知的,之所以有已知模型的强化学习解法是指使用采样估计的方式估计出奖励函数和状态转移函数,然后将强化学习问题转换为可以使用动态规划求解的已知模型问题. 强化学习问题由于采用了MDP数学形式来构建的,由此贝尔曼方程式是我们最常用的,如下: 基础知识可参考: https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/10306175.html =============================…

[MIT 18.06 线性代数]Intordution to Vectors向量初体验

目录 1.1. Vectors and Linear Combinations向量和线性组合 REVIEW OF THE KEY IDEAS 1.2 Lengths and Dot Products向量长度和点积 REVIEW OF THE KEY IDEAS 1.3 Matrices矩阵 REVIEW OF THE KEY IDEAS 1.1. Vectors and Linear Combinations向量和线性组合 emmm,想写细一点,发现下面的概括很准确了,没必要 REVIEW OF…

np.Linear algebra学习

转自:https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/routines.linalg.html 1.分解 //其中我觉得可以的就是svd奇异值分解吧,虽然并不知道数学原理 np.linalg.svd(a, full_matrices=1, compute_uv=1) a是要分解的(M,N)array; full_matrices : bool, optional If True (default), u and v have the shape…