1、一个齐次线性方程组的所有解,形成一个向量空间 对于一个齐次线性方程组来说,它的所有的解中每一解都是向量,那么把这些向量(齐次线性方程组的解)集合在一起形成一个空间,其实这...
1、一个齐次线性方程组的所有解,形成一个向量空间 对于一个齐次线性方程组来说,它的所有的解中每一解都是向量,那么把这些向量(齐次线性方程组的解)集合在一起形成一个空间,其实这...
LDA在模式识别领域(比如人脸识别,舰艇识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用,因此我们有必要了解下它的算法原理。 不同于PCA方差最大化理论,LDA算法的思想是将...
原文在此,仅仅将原文的Matlab代码改为Python3版本。 特征值与特征向量的几何意义 矩阵的乘法是什么,别只告诉我只是“前一个矩阵的行乘以后一个矩阵的列”,还会一点的可...
通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题。 每个算法都看了好几个...
梯度下降的场景假设梯度梯度下降算法的数学解释梯度下降算法的实例梯度下降算法的实现Further reading 本文将从一个下山的场景开始,先提出梯度下降算法的基本思想,进而...
以线性回归为例:预测函数为:代价函数: 重复:{} 当数据量过大时,梯度下降的算法会变得很慢,因为要对所有的数据进行求和。因为每次重复梯度下降都是所有数据全部求和,所以梯度下...
概念 在数学中,矩阵(Matrix)是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合[ ,最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。 矩阵是高...
描述一个空间,有两种方式,一种方式是维度,另一种方式就是空间的基,空间的基是一组向量,其中这组向量的个数就是空间的维度。 在一个维空间的任何一组个线性无关的向量,都是这个维空...
对于的矩阵,定义其伪逆,使得当为阶可逆方阵的时候,有 矩阵的奇异值分解可以理解成从到的线性变换在不同基底下矩阵表示,接下来利用矩阵的奇异值分解来定义矩阵的伪逆,然后再利用矩阵...