UA MATH567 高维统计专题2 Low-rank矩阵及其估计2 Rank Minimization与Nuclear Norm-爱代码爱编程
UA MATH567 高维统计专题2 Low-rank矩阵及其估计2 Rank Minimization与Nuclear Norm 上一讲我们已经提到了用rank-minimization对参数矩阵进行估计的建模方法，这一讲我们讨论无噪声情况下的rank-minimization问题： minΘ rank(Θ)
二次型相似对角化的原因-爱代码爱编程
二次型相似对角化的原因 二次型之所以要放置为对称矩阵进而相似对角化一般是为了求解二次型方程。 如有一个二次型f(x1,x2,x3),要求解二次型方程f(x1,x2,x3)=0。 一般来说，我们求解多元方程最先尝试的方法就是配方，当你配方出一个简便的形式时，这个方程就能被轻易地解开。而相似对角化实际上就是一个配方过程，就作用来说，它和拉格朗日配方法是完
笔记：矩阵行列式求导以及矩阵的逆的求导-爱代码爱编程
笔记：矩阵行列式求导以及矩阵的逆的求导 一、结论二、矩阵的行列式求导三、矩阵的逆的导数 一、结论 设 A = (
圆周率=4?居然还有方的圆?-爱代码爱编程
文章目录 万恶之源曲线周长的定义周长微分ds线性空间空间里的范数曼哈顿范数和曼哈顿空间 万恶之源 在数学课的群里偶然看到这么一张图 看完一遍感觉好有道理啊,逻辑严谨条理清晰, 就是可惜 π
SVM人脸识别（小白向，附代码）-爱代码爱编程
LBP簇+PCA/ICA+SVM LBP簇LBP（Local Binary Pattern）旋转不变性LBP等价模式LBPPCA/ICAPCA（主成分分析）FastPCA（快速主成分分析）FastICA（快速独立成分分析）SVM 上一篇最后说了要先更一篇AI的博文，先拿最近的实验作业补一补。主要讲解理论部分，文末自取链接。 LBP簇 LBP（
「管理数学基础」1.8 矩阵理论：矩阵分析、矩阵序列、方阵幂级数、方阵函数-爱代码爱编程
矩阵分析、矩阵序列、方阵幂级数、方阵函数 文章目录 矩阵分析、矩阵序列、方阵幂级数、方阵函数矩阵序列定义：矩阵序列例题：矩阵序列性质：矩阵序列方阵幂级数泰勒展开幂收敛定义：幂收敛条件：幂收敛例题：判断幂收敛方阵幂级数定义：仿真幂级数收敛半径方阵幂级数的收敛条件例题：方阵幂级数收敛、求和f(A)例题：方阵幂级数收敛、求和f(J)方阵函数f(A)两道
python numpy中array和mat类型矩阵乘法的三种方式比较（np.dot()、*、np.multiply()）-爱代码爱编程
import numpy as np # np.array() # 1. np.dot() 矩阵乘法 a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b = np.array([[1, 2], [3, 4]]) c = np.dot(a, b) print(c) # 2. * 对应相乘 d = a * b print(d) # 3. n
「管理数学基础」1.7 矩阵理论：方阵特征值估计、圆盘定理、谱与谱半径-爱代码爱编程
方阵特征值估计、圆盘定理、谱与谱半径 文章目录 方阵特征值估计、圆盘定理、谱与谱半径特征值估计圆盘例题圆盘定理证明：圆盘定理定理：m个圆盘构成1个连通部分，该部分则有m个特征值（分布结构）定理：具体分布情况（缩小半径）证明：缩小半径例题：特征值范围谱半径的估计谱与谱半径谱半径的估计证明例题：谱半径 特征值是方阵和线性变换的重要指标，其计
python numpy计算矩阵特征值和特征向量-爱代码爱编程
关键函数 计算矩阵R的行列式 b = np.linalg.det(R) 计算矩阵R的特征向量和特征矩阵 c = np.linalg.eig(R) 其中特征值为c[0] 特征向量为c[1] 示例 import numpy as np # w1为列向量 x11 = np.array([[-3 / 4, -1 / 4, -1
离散数学_谓词逻辑部分_总结-爱代码爱编程
谓词逻辑 我感觉，谓词逻辑比较不好啃的两个点如下： 如何把题目里的文字信息改写成谓词公式？谓词公式里的前提和结论如何区分？表示前提的每一个谓词公式怎么理解？为啥前面推出来的放到后面就能消掉一些东西？对我自己问题的一些自我解hu答nong 题目里的信息，如果自己不知道要改哪些部分，那么可以遵循如下规律： 题目里有人员工作种类、是不是人等等，就是这
四、矩阵分解---三角分解Doolittle、满秩分解-爱代码爱编程
四、矩阵分解—三角分解Doolittle、满秩分解 1. 三角分解–Doolittle分解 设 A ∈ Cn×n，如果存在下三角矩阵 L ∈ Cn×n 和上三角矩阵 U ∈ Cn×n 使 得 A = LU，则称 A 可以做三角分解; 其中若L 是对角元素为1的下三角矩阵（单位下三角矩阵），则称该三角分解为 Doolittle 分解（或LU分解）
「管理数学基础」1.6 矩阵理论：方阵相似的条件、若当标准形-爱代码爱编程
方阵相似的条件、若当标准形 文章目录 方阵相似的条件、若当标准形方阵相似的条件例题1方阵在相似变换下的若当标准形证明若当标准形与原矩阵相似例题2几个很直观的若当块推论例题：求若当标准形J同时求相似变换阵P例题3例题4 方阵相似的条件 方阵 A
「管理数学基础」1.5 矩阵理论：方阵的行列式因子、不变因子、初等因子-爱代码爱编程
文章目录 方阵的行列式因子、不变因子、初等因子行列式因子直接的定义例题1解答1分析1不变因子初等因子初等因子计算方法例题2三种因子小结例题3例题4例题5小结 方阵的行列式因子、不变因子、初等因子 行列式因子 直接的定义 λ
「管理数学基础」1.4 矩阵理论：相似矩阵-爱代码爱编程
文章目录 相似矩阵定义定理：T在X两组基下的表示阵是相似的性质A与B相似，二者行列式、秩和特征值相同证明：相同的特征多项式/特征值证明：相同的行列式证明：秩相同 相似矩阵 定义 分析： 值得注意的是，这里的定义刚好与0101T的矩阵表示的例题对应上了因此我推断： 对于同一线性空间中的两组基
「管理数学基础」1.3 矩阵理论：特征值与特征向量-爱代码爱编程
文章目录 特征值与特征向量定义特征向量的性值特征矩阵、特征多项式、特征方程例题解答分析定理：特征向量线性无关使用数学归纳法证明 特征值与特征向量 定义 A x
向量的点乘（内积、点积）-爱代码爱编程
向量的点乘（内积、点积） 几何意义点积与顺序无关为什么点积与顺序无关？ 求向量的点乘即求两个维数相同的变量，求他们的点积就是将对应坐标相乘，然后将结果相加。 几何意义 向量v和w的点乘可以理解为w朝着过原点和v终点的直线上投影，再将投影的长度乘以v的长度。 若w投影的方向与v的反向相反，则点积为负值。 垂直时点积则为0。 点积与顺序无关