利用特征向量的属性,矩阵 \(A\) 可以变成一个对角化矩阵 \(\Lambda\). 1. 对角化 假设一个 \(n×n\) 的矩阵 \(A\) 有 \(n\) 个线性不相关的特征向量 \(x_1,\cdots,x_n\) ,把它们作为特征向量矩阵 \(S\) 的列,那么就有 \(S^{-1}AS=\Lambda\). 矩阵 \(A\) 被对角化了,因为所有的特征向量位于矩阵 \(\Lambda\)的对角线上. 证明过程也很简单,首先我们计算 \(AS\). 一个技巧就是将 \(AS\) 分解

TensorFlow学习笔记4-线性代数基础 本笔记内容为"AI深度学习".内容主要参考<Deep Learning>中文版. \(X\)表示训练集的设计矩阵,其大小为m行n列,m表示训练集的大小(size),n表示特征的个数: \(W\)表示权重矩阵,其大小是n行k列,n为输入特征的个数,k为输出(特征)的个数: \(\boldsymbol{y}\)表示训练集对应标签,其大小为m行,m表示训练集的大小(size): \(\boldsymbol{y'}\)表示将测试向量\(

本博客是学习MIT-线性代数笔记,Gilbert Strang大神讲的通俗易懂,感兴趣的可以观看视频 其中习题集请点击 01)方程组的几何解释 02)矩阵消元 03)乘法和逆矩阵 04)A的LU分解 05)-转置-置换-向量空间R 06)列空间和零空间 07)求解Ax=0:主变量.特解 08-求解Ax=b:可解性和解的结构 09-线性相关性.基.维数 10-四个基本子空间

1.kappa值 2. library(car)vif(lm.sol) 得到各个系数的方差膨胀因子,当0<VIF<10的时候,不存在多重共线性,当10<=VIF<100,存在较强的多重共线性,当VIF>=100,多重共线性非常严重.

学习目录 第 01 讲 行图像和列图像 第 02 讲 矩阵消元 第 03 讲 矩阵的乘法和逆矩阵 第 04 讲 矩阵的LU 分解 第 05 讲 转置.置换和空间 第 06 讲 列空间和零空间 第 07 讲 求解 Ax=0:主变量,特解 第 08 讲 求解Ax=b:可解性与解的结构 第 09 讲 线性相关性.基.维数 第 10 讲 四个基本子空间 第 11 讲 矩阵空间.秩1矩阵和小世界图 第 12 讲 图和网络 第 01 讲 行图像和列图像 第 02 讲 矩阵消元 只要矩阵可逆,均可通过消元法求

第 07 讲 求解 Ax=0 :主变量,特解 矩阵的秩Rank(A):矩阵主元的个数. 找出“主变量”pivotvariables,主列,即主元所在的列,其他列,称为自由列.(自由列表示可以自由或任意分配数值,列2和列4的数值是任意的,因此x2和x4是任意的,可以自由取). 算法整理: 消元后矩阵U的秩Rank(A)=r,表示主变量的个数,主元的个数,表示只有r个方程起作用,那么自由变量的个数即n-r个(对于矩阵m×n,n列对应n个未知数),令自由变量取1,0值就能得到特解,所有的特解构成了零空

简介: 项目前台框架:Angular2 + Bootstrap(日期等组件) + Echarts + 响应式(包括页面.字体缩放:rem) chrome版本:多个版本测试均有此问题. 表现: 订单详情页面崩溃(喔唷,崩溃啦!显示此网页出了点问题) F12中Network提示:Debugging connection was closed.Reason:Render process gone. Reconnect when ready by reopening DevTools. 查看具体xhr请

讲解Python在线性代数中的应用,包括: 一.矩阵创建 先导入Numpy模块,在下文中均采用np代替numpy import numpy as np 矩阵创建有两种方法,一是使用np.mat函数或者np.matrix函数,二是使用数组代替矩阵,实际上官方文档建议我们使用二维数组代替矩阵来进行矩阵运算:因为二维数组用得较多,而且基本可取代矩阵. >>> a = np.mat([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) #使用mat函数创建一个2X3矩阵 >>> a

[TOC] 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ 矩阵转置 假设我们有一个矩阵 \[ w= \begin{matrix} 1&2&3 \\ 4&5&6 \\ 7&8&9 \\ \end{matrix} \] 则矩阵的转置 \[ w^T= \begin{matrix} 1&4&7 \\ 2&

目录 范数 一.Lp范数 二.L0范数 三.L1范数 四.L2范数 五.L∞范数 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ 范数 一.Lp范数 \(p\)是一个变量,度量的是一组范数 \[ ||x||_p = \sqrt[p]{\sum_{i=1}^nx_i^p},\quad x={x_1,x_2,\ldots,x_n} \] 二.L0范数 度量非零个数. \[

目录 距离公式汇总 一.欧式距离 二.曼哈顿距离 三.闵可夫斯基距离(Minkowski distance) 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ 距离公式汇总 假设\(n\)维空间中有两个点\(x_i\)和\(x_j\),其中\(x_i = (x_i^{(1)},x_i^{(2)},\cdots,x_i^{(n)})^T\),\(x_j = (x_j^{(

请先允许我对此类bug进行吐槽,相信做测试的同学都碰见过这种bug! 我们在测试过程中经常会碰见一类很头疼的bug,就是偶现性的bug,所谓偶现性,是相对于必现而言,这类bug有些可以有重现路径,但是可能需要重复操作十几次甚至上百次才可能重现一次,重现概率比较低,这种bug我暂分类成偶现可重现.另一种则是没有重现路径,找不到任何的规律,但时不时的会出现,这个分类成偶现且难以重现.对于这类偶现bug,测试很头疼,因为需要花费相当多的时间去复现bug,修复之后还要去验证.开发也很头疼,测试如果没法复

A股最新的自由现金流折现估值,利用自由现金流折现的经典公式,采用 8%.9%.10%.11%.12%.15% 等贴现率来进行估值. SH600000:浦发银行的最新自由现金流和折现估值模型: 浦发银行 SH600004:白云机场的最新自由现金流和折现估值模型: 白云机场 SH600005:武钢股份的最新自由现金流和折现估值模型: 武钢股份 SH600006:东风汽车的最新自由现金流和折现估值模型: 东风汽车 SH600007:中国国贸的最新自由现金流和折现估值模型: 中国国贸 SH600008:

1. Main Point 0x1:行文框架 第二章:我们会分别介绍NNs神经网络和PR多项式回归各自的定义和应用场景. 第三章:讨论NNs和PR在数学公式上的等价性,NNs和PR是两个等价的理论方法,只是用了不同的方法解决了同一个问题,这样我们就形成了一个统一的观察视角,不再将深度神经网络看成是一个独立的算法. 第四章:讨论通用逼近理论,这是为了将视角提高到一个更高的框架体系,通用逼近理论证明了所有的目标函数都可以拟合,换句话说就是,所有的问题都可以通过深度学习解决.但是通用逼近理论并没有告诉

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BZOJ_1941_[Sdoi2010]Hide and Seek_KDtree Description 小猪iPig在PKU刚上完了无聊的猪性代数课,天资聪慧的iPig被这门对他来说无比简单的课弄得非常寂寞,为了消除寂寞感,他决定和他的好朋友giPi(鸡皮)玩一个更加寂寞的游戏---捉迷藏. 但是,他们觉得,玩普通的捉迷藏没什么意思,还是不够寂寞,于是,他们决定玩寂寞无比的螃蟹版捉迷藏,顾名思义,就是说他们在玩游戏的时候只能沿水平或垂直方向走.一番寂寞的剪刀石头布后,他们决定iPig去捉giP

世间万物,以俗眼观纷纷各异,以道眼观种种是常.面向对象思想不仅是编程的智慧,同样也是人生的智慧.通过生活去领悟面向对象的智慧,以面向对象的智慧来指导生活. (部分图片取自How I explained OOD to my wife) 一·单一职责原则(Single-Responsibility Principle) 定义:一个对象应该只包含单一的职责,并且该职责被完整地封装在一个类中. 宿舍里并不能好好学习,自习还是得去图书馆.这是一条颠扑不破的真理!被无数学子千百次的实践所证明!我就想不通了,

一.前言 为了运行summingbird demo,笔者走了很多的弯路,并且在国内基本上是查阅不到任何的资料,耗时很久才搞定了demo的运行.真的是一把辛酸泪,有兴趣想要研究summingbird的园友且听笔者一一道来,大体可以将summingbird理解为Storm + Hadoop. 二.大数据处理快速预览 大数据时代的来临,将大数据处理分为了批量处理与实时处理两个方向,批量处理的优势在于容错性好,因为数据时先存在本地或者是分布式的进行存储,可以重复对数据进行处理,劣势在于速度慢,要等到数据

1941: [Sdoi2010]Hide and Seek Time Limit: 16 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 830  Solved: 455[Submit][Status][Discuss] Description 小猪iPig在PKU刚上完了无聊的猪性代数课,天资聪慧的iPig被这门对他来说无比简单的课弄得非常寂寞,为了消除寂寞感,他决定和他的好朋友giPi(鸡皮)玩一个更加寂寞的游戏---捉迷藏. 但是,他们觉得,玩普通的捉迷藏没什么意思,还是

​[声明] 欢迎转载,但请保留文章原始出处→_→ 生命壹号:http://www.cnblogs.com/smyhvae/ 文章来源:http://www.cnblogs.com/smyhvae/p/4000390.html [正文] 一.接口回调的简单引入: 我们先来看一个简单的接口回调的例子: 新建一个Java工程,然后新建一个包.然后新建一个A.java文件: A.java代码如下: package com.cn.callback; public class A { public A()

[BZOJ1941][Sdoi2010]Hide and Seek 试题描述 小猪iPig在PKU刚上完了无聊的猪性代数课,天资聪慧的iPig被这门对他来说无比简单的课弄得非常寂寞,为了消除寂寞感,他决定和他的好朋友giPi(鸡皮)玩一个更加寂寞的游戏---捉迷藏. 但是,他们觉得,玩普通的捉迷藏没什么意思,还是不够寂寞,于是,他们决定玩寂寞无比的螃蟹版捉迷藏,顾名思义,就是说他们在玩游戏的时候只能沿水平或垂直方向走.一番寂寞的剪刀石头布后,他们决定iPig去捉giPi.由于他们都很熟悉PKU的