------------恢复内容开始------------ 据新闻报道数学天才陶哲轩和3个物理学家研究出一个只用特征值就可以计算矩阵特征向量的公式, 我感觉很有趣, 这应该能够应用在很多领域中, 所以仔细研究了一波.研究公式耗费了我大半天, 我把所有的equation都推导了一遍, 也给出了一些我的看法, 现在把它们总结出来, 方便后人参考. 我给出了Cauchy-Binet公式(原文引理1)的更广义形式及其怎么过程, 对该公式取特殊条件即可证明引理2.(该引理就是全文的主要结论). 不过相比

有一个固定的数学公式= =,不知道的话显然没法应用 首先黄金分割率接近于这个公式, (以下为黄金分割率与斐波那契的关系,可跳过) 通过斐波那契数列公式 两边同时除以 得: (1) 注意后一项比前一项接近于黄金分割率 (2) 那么前一项比后一项则为1/黄金分割率(备注:其实有这么一个规律0.618/1=1/1.618=1.618/2.618=0.618) (3) 那么(2)(3)带入(1)可得 可以求得黄金分割率的根为 对于广义的斐波那契数列: 一般项可以表示为: 因此: 当  这个函数趋向于 开

哈哈,这两天在整理时频分析的方法,大部分参考网上写的比较好的资料,浅显易懂,在这谢过各位大神了! 今天准备写下S变换,由于网上资料较少,自己尝试总结下,学的不好,望各位多多指导 由前面的文章可知,傅里叶变换只能作用于收敛信号,短时傅里叶变换的窗函数不可变,小波变换虽然窗函数可变,能进行多分辨率分析,但是其基函数选取困难:S变换介于前两者之间,结合两种方法的优势,可自适应调节分辨率且其逆变换无损可逆.下面详细介绍下S变换: S变换(ST)是地球物理学家Stockwell域1996年提出的一种时频分

目录 @0 - 参考资料@ @0.5 - 你所需要了解的线性代数知识@ @1 - 矩阵树定理主体@ @证明 part - 1@ @证明 part - 2@ @证明 part - 3@ @证明 part - 4@ @2 - 一些简单的推广@ @3 - 例题与应用@ @4 - prüfer 序列@ @0 - 参考资料@ MoebiusMeow 的讲解(超喜欢这个博主的!) 网上找的另外一篇讲解 @0.5 - 你所需要了解的线性代数知识@ 什么是矩阵? 什么是高斯消元?这个虽然与主题无关,但是求解行列

普通线性回归的形式为:(之所以这么写是因为的线性才是线性的所指) 线性回归模型有一下以下几个特征: 1. 2.x,y 通常取值连续 3.y的分布为正态分布或接近正态. 广义线性模型进行了如下推广: 1.,h为严格单调充分光滑已知函数.(h的反函数)称为联系函数.; 2.x,y可去连续或离散值,离散值比较常见. 3.y的分布推广到指数型分布,正态是其特例. y的密度形式: b(·) ,c(·)为已知函数,为自然参数,为额外参数或散布参数. 此时可以证明,b上面加一点表示b的一阶导数,两点代表其二阶

一些问题: 1. 什么时候我的问题可以用GLM,什么时候我的问题不能用GLM? 2. GLM到底能给我们带来什么好处? 3. 如何评价GLM模型的好坏? 广义线性回归啊,虐了我快几个月了,还是没有彻底搞懂,看paper看代码的时候总是一脸懵逼. 大部分分布都能看作是指数族分布,广义差不多是这个意思,我们常见的线性回归和logistic回归都是广义线性回归的特例,可以由它推到出来. 参考:线性回归.logistic回归.广义线性模型——斯坦福CS229机器学习个人总结(一) 对着上面的教程,手写了

前面的文章已经介绍了一个回归和一个分类的例子.在逻辑回归模型中我们假设: 在分类问题中我们假设: 他们都是广义线性模型中的一个例子,在理解广义线性模型之前需要先理解指数分布族. 指数分布族(The Exponential Family) 如果一个分布可以用如下公式表达,那么这个分布就属于指数分布族: 公式中y是随机变量:h(x)称为基础度量值(base measure): η称为分布的自然参数(natural parameter),也称为标准参数(canonical parameter): T(

(一)牛顿法解最大似然估计 牛顿方法(Newton's Method)与梯度下降(Gradient Descent)方法的功能一样,都是对解空间进行搜索的方法.其基本思想如下: 对于一个函数f(x),如果我们要求函数值为0时的x,如图所示: 我们先随机选一个点,然后求出该点的切线,即导数,延长它使之与x轴相交,以相交时的x的值作为下一次迭代的值. 更新规则为: 那么如何将牛顿方法应用到机器学习问题求解中呢? 对于机器学习问题,我们优化的目标函数为极大似然估计L,当极大似然估计函数取得最大时,其导

0. 引言 (1) $\dps{\int_{|z-a|=\rho}\frac{1}{z-a}\rd z=2\pi i\neq 0}$: 有奇点 (在 $|z|>0$: 二连通区域内解析), 周线积分 $\neq 0$; (2) $\dps{\int_{0\to 1+i}\Re z\rd z=\frac{1+i}{2}}$, $\dps{\int_{0\to 1}+\int_{1+1+i}\Re z\rd z=\frac{1}{2}+i}$: 不解析, 积分与路径有关, 周线积分 $\neq 0$

指数分布族 我们称一类分布属于指数分布族(exponential family distribution),如果它的分布函数可以写成以下的形式: \[ \begin{equation} p(y;\eta) = b(y) \exp(\eta^{T}T(y) - a(\eta)) \tag{*} \end{equation} \] 其中,\(\eta\)被称为自然参数(natural parameter),\(T(y)\)被称为充分统计量(sufficient statistic),\(a(\eta

原文 Top Ten Greatest Equations Ever 本文内容 No.1 麦克斯韦方程组 No.2 欧拉方程 No.3 牛顿第二定律 No.4 毕达哥拉斯定理 No.5 薛定谔方程 No.6 波尔兹曼方程 No.7 最小作用量原理 No.8 德布罗意方程组 No.9 傅立叶变换 No.10 爱因斯坦场广义相对论方程 参考资料 2004 年 10 月,罗伯特在英国科学期刊<物理世界>让读者投票评选"最伟大的公式",罗伯特工作在纽约州立大学石溪分校哲学系,而且是

在分类问题中我们如果: 他们都是广义线性模型中的一个样例,在理解广义线性模型之前须要先理解指数分布族. 指数分布族(The Exponential Family) 假设一个分布能够用例如以下公式表达,那么这个分布就属于指数分布族: 公式中y是随机变量:h(x)称为基础度量值(base measure): η称为分布的自然參数(natural parameter),也称为标准參数(canonical parameter): T(y)称为充分统计量,通常T(y)=y: a(η)称为对数切割函数(lo

再谈广义线性模型之前,先来看一下普通线性模型: 普通线性模型的假设主要有以下几点: 1.响应变量Y和误差项ϵ正态性:响应变量Y和误差项ϵ服从正态分布,且ϵ是一个白噪声过程,因而具有零均值,同方差的特性. 2.预测量xi和未知参数βi的非随机性:预测量xi具有非随机性.可测且不存在测量误差:未知参数βi认为是未知但不具随机性的常数,值得注意的是运用最小二乘法或极大似然法解出的未知参数的估计值β^i则具有正态性. 广义线性模型(generalized linear model)正是在普通线性模型的基

指数分布族 The exponential family 因为广义线性模型是围绕指数分布族的.大多数常用分布都属于指数分布族,服从指数分布族的条件是概率分布可以写成如下形式:η 被称作自然参数(natural parameter),或正则参数canonical parameter),它是指数分布族唯一的参数T(y) 被称作充分统计量(sufficient statistic),很多情况下T(y)=y loga(η) 是log partition functione-a(η)是一个规范化常数,使得

迭代公式的指数,使用的1+5j,这是个复数.所以是广义mandelbrot集,大家能够自行改动指数,得到其它图形.各种库安装不全的,自行想办法,能够在这个站点找到差点儿全部的python库 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#matplotlib #encoding=utf-8 import numpy as np import pylab as pl import time from matplotlib import cm from math

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4651 题意:f(x) 为将 x 分成其他数和的形式的方案数．对于 t 组输入,输出 f(xi)． 思路:直接套公式即可． 1.广义五边形数qn 为 (3*n*n-n)/2 和 (3*n*n+n)/2q1 = 1, 2 q2 = 5, 7q3 = 12, 15...2.分割函数p(n) = sigma(-1)^(i-1)p(n-qi) (qi <= n) //这里的 qi 对应前面的两个数 代码: #

https://www.cnblogs.com/31415926535x/p/11447033.html 曾今一时的懒,造就今日的泪 记得半年前去武大参加的省赛,当时的A题就是一个广义欧拉降幂的板子题,后来回来补了一下,因为没有交的地方,于是就测了数据就把代码扔了,,,然后,,昨天的南京网络赛就炸了,,,一样的广义欧拉降幂的板子题,,然后因为忘记了当初自己想出来的那中写法,,一直想着回想起之前的写法,,然后到结束都没弄出来,,,emmmm,, 赛后看了一下别人的解法,,别人的处理方法很巧妙,,当

1 问题来源 记得一开始学逻辑回归时候也不知道当时怎么想得,很自然就接受了逻辑回归的决策函数--sigmod函数: 与此同时,有些书上直接给出了该函数与将 $y$ 视为类后验概率估计 $p(y=1|x)$ 等价,即 并给出了二分类(标签 $yin(0,1)$)情况下的判别方式: 但今天再回过头看的时候,突然就不理解了,一个函数值是怎么和一个概率联系起来了呢?有些人解释说因为 $h_{theta}(x)$ 范围在0~1之间啊,可是数值在此之间还是没说明白和概率究竟有什么关系.所以,前几天看了一些资

题意: 传送门 已知\(F(n)=3F(n-1)+2F(n-2) \mod 998244353,F(0)=0,F(1)=1\),给出初始的\(n_1\)和询问次数\(q\),设每一次的答案\(a_i=F(n_i)\),而\(n_{i+1}=n_i\oplus(a_i*a_i)\),求\(a_1\oplus a_2\dots\oplus a_q\). 思路: 原式是一个二次常数递归式,我们可以求得它的通项为: \[F(n)=\frac{1}{\sqrt{17}}[(\frac{3+\sqrt{17

Binet-Cauchy 公式 我们知道,方阵的行列式不是方阵的线性函数,即对 \(\forall \lambda\in F,A,B\in F^{n\times n}\),有 \(det(A+B)\neq detA+detB\) 和 \(det(\lambda A)\neq \lambda detA\):而方阵的行列式是方阵的可乘函数,即 \(det(AB)=detA\cdot detB\). 那么如果 \(A,B\) 不是方阵,而是长方矩阵,那么就可以推广得到 Cauchy-Binet 公式.