正交 矩阵 线性代数 向量

目录空间的正交变换平移旋转镜面反射空间的正交变换的性质空间的仿射变换空间的仿射变换的性质参考 空间的正交变换 定义 空间的一个点变换σ，如果它在一个直角坐标系的公式： \[\begin{pmatrix} x'\\y'\\z' \end{pmatrix} =A\begin{pmatrix} x\\y\ ......

1 题目 给定一个未排序的整数数组num，找出最长连续序列的长度。 样例 1： 输入： num = [100, 4, 200, 1, 3, 2] 输出： 4 解释：这个最长的连续序列是 [1, 2, 3, 4]. 返回所求长度 4 2 解答 public class Solution { /** * ......

目录1. 为什么要对样本进行 归一化2. 归一化的方式一 最大最小值3. 归一化的方式二 标准归一化 1. 为什么要对样本进行 归一化 样本之间的数量级是千差万别 有量纲的 例如： theta1 >> theta2 数值小的 theta2 反而能快速的 收敛 数值大的 theta1 收敛较慢 出现 ......

1. 随机梯度下降法 梯度计算的时候 随机抽取一条 import numpy as np X = 2 * np.random.rand(100, 1) y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1) X_b = np.c_[np.ones((100, 1)), X] ......

1. 梯度下降法 梯度： 是一个theta 与 一条样本x 组成的 映射公式 可以看出梯度的计算量主要来自于 左边部分 所有样本参与 -- 批量梯度下降法 随机抽取一条样本参与 -- 随机梯度下降法 一小部分样本参与 -- 小批量 梯度下降法 2. epoch 与 batch epoch：一次迭代 ......

1. 解析解 解析解的公式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 有监督机器学习 # X y X = 2 * np.random.rand(100, 1) # np.random.rand # 100行 1列的 [0, 1) 之间均 ......

Description Alex最近又喜欢上了矩阵转置游戏，这个游戏非常简单，将一个3*3的矩阵转置即可。现在，请你用指针写一个程序来实现矩阵转置功能。 Input 输入包含多组测试数据，对于每组测试数据，包含一个3*3的矩阵，每个元素的值都在0到9之间。 Output 一个转置后的3*3的矩阵。每 ......

备考考点整理 内部排序表格 树的主要考点 二叉树的常考 紧紧抓住 \(n_0 = n_2+1\) \(n=n_0+n_1+n_2...n_m\) \(n=n_1+2*n_2+3*n_3...m*n_m\) +1 哈夫曼树没有度为1的结点，也就是\(n_1=0\) 完全二叉树常考 总结 最大岛屿问题（ ......

1 题目 两个排序的数组A和B分别含有m和n个数，找到两个排序数组的中位数，要求时间复杂度应为 O(log(m + n))。 中位数的定义： 这里的中位数等同于数学定义里的中位数。 中位数是排序后数组的中间值。 如果有数组中有n个数且n是奇数，则中位数为 A((n-1)/2)。 如果有数组中有n个数 ......

前言 关于这个算法的前置知识快速幂和矩阵可以点击链接看我以前的博客 问题 给定\(n \times n\)矩阵\(A\),求\(A^k\) 算法思路 顾名思义，矩阵快速幂就是矩阵乘法 + 快速幂 (这里就不再赘述快速幂的原理，不熟悉的可以去看我以前的博客) 要想实现这个算法，我们首先需要先实现矩阵乘 ......

给定 n×n 的矩阵 A，求 A^k。 typedef long long LL; const int mod=1000000007; struct matrix{ LL c[101][101]; matrix(){memset(c, 0, sizeof c);} } A, res; LL n, k ......

N≤400，所有 0≤aij<1e9+7 const int N=405,P=1e9+7; int n; LL a[N][N<<1]; LL quickpow(LL a, LL b){ LL ans = 1; while(b){ if(b & 1) ans = ans*a%P; a = a*a%P; ......

4.2.2 线性区晶体管跨导器 本节我们将讨论使用工作在线性区的晶体管构成的跨导器。需要说明的是，在下面介绍的电路中，并不是所有的晶体管都处于先行区。一些晶体管被偏置在饱和区，但是电路的跨导由一到两个被偏置在线性区的关键晶体管来决定。 首先我们会议一下对于n管来说线性区的电流公式： \[I_D=\m ......

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 支持向量机（SVM）和多层感知器（MLP）是两种常用的机器学习算法，它们在数据预测和分类任务中都有广泛的应用。下面将详细介绍这两种算法的原理和数学公式。 一、支持向量机（SVM） 支持向量机是一种二分类算法，其基 ......

1.回归问题的定位 我们知道机器学习分为有监督学习和无监督学习，无监督学习主要是聚类方面的算法，而有监督问题主要分为回归和分类两类 而这线性回归就属于有监督学习，且属于其中的回归类问题，另外有一种逻辑回归，他却是属于分类问题的一部分。 2.线性回归 （1）大体思路 首先它是利用数理统计中的回归分析来 ......

1 题目 跟进“搜索旋转排序数组”，假如有重复元素又将如何？是否会影响运行时间复杂度？如何影响？为何会影响？写出一个函数判断给定的目标值是否出现在数组中。 样例 1： 输入： A = [] target = 1 输出： false 解释：数组为空，1不在数组中。 样例 2： 输入： A = [3,4 ......

向量 一、向量的线性运算 1.1定义 有向线段即为向量（有方向、有大小） 引入向量能干嘛？可以简化方程。 例： \[F_x(x)=ma_x\Longrightarrow\\ F_y(x)=ma_y\Longrightarrow\\ F_z(x)=ma_z\Longrightarrow\\ \]这是三 ......

最大似然估计 已经从某一分布中获取到n个样本 并且假设改样本的分布服从某一个分布f(θ), θ为需要估计的参数，根据这n个样本去推导θ的值 就叫做最大似然估计，假设样本服从某分布，根据样本计算出分布中的参数，参数计算出之后，就能去进行预测， 正态分布概率密度： 假设样本的误差 服从正态分布 最大似然 ......

一些术语 线性回归 线性回归就是用线性函数来拟合数据 注意 y-hat 和 y 的区别 成本函数 成本函数可以表现预测值和训练集中实际值的误差。因此，可以通过 minimize 成本函数来找到更加拟合的回归函数。 梯度下降算法解决线性回归问题 梯度下降算法 ......

全文链接：https://tecdat.cn/?p=34506 原文出处：拓端数据部落公众号 信用风险建模是金融领域的重要课题，通过建立合理的信用风险模型，可以帮助金融机构更好地评估借款人的信用状况，从而有效降低信贷风险。本文使用了 R 语言中的逻辑回归（logistic）模型，利用国泰安数据库中的 ......

from sentence_transformers import SentenceTransformer import numpy as np from os import path model_path = ( '/data/m3e-base' if path.isdir('/data/m3e- ......

线性表的定义 线性表是具有相同数据类型的N（N=>0）个数据元素的有限序列，N为表长，N=0 时 线性表为空表。 graph LR A1 --> A2 --> A3 --> A4 线性表的基本操作 initList（&L）：初始化表。构造一个空的线性表L，分配内存空间。 DestroyList（&L ......

1 题目 给定一个有序数组，但是数组以某个元素作为支点进行了旋转(比如，0 1 2 4 5 6 7 可能成为4 5 6 7 0 1 2)。给定一个目标值target进行搜索，如果在数组中找到目标值返回数组中的索引位置，否则返回-1。你可以假设数组中不存在重复的元素。 样例 1： 输入： 数组 = [ ......

Kirchhoff 矩阵树定理的无向图情况 定义 无向图无自环。 设 \(G\) 为包含 \(n\) 个点，\(m\) 条边的无向图。 设 \(\deg(i)\) 表示顶点 \(i\) 的度数，\(E(i,j)\) 表示顶点 \(i\) 与 \(j\) 连边的条数。 记边 \(i\) 的起点为 \( ......

说明 本文杨图采用英式画法。 定义 杨图 杨图（Young Diagram）是一个有限的框或单元格集合，左对齐排列，行长按非递增顺序排列。相当于从上往下杨图的行长非递增，且从左往右杨图的列长非递增（当然其实前后两者等价）。令总方格数为 \(n\)，那么杨图的形状对应了一个 \(n\) 的整数拆分。 ......

Upd 哈哈，现在系统学了下线性代数，感觉自己之前的死磕很有意思。线性代数本身就是解决线性方程组相关问题的，线性空间与之的关联性是必然的。然而在那时作为一个完全的小白能悟到这么多已经很不错了，大家看个乐子吧。 前言 本来是不想写的，因为这一坨实在是太难了~（难受）。 其实高斯消元法是很容易理解的，就 ......

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1 题目 给你一个排序数组 nums，在逻辑上删除其中的重复元素，返回新的数组的长度 len，使得原数组 nums 的前 len 个元素中，每个数字最多出现两次。 如果一个数字出现超过2次，则这个数字最后保留两个。 样例 1： 输入： 数组 = [] 输出： 0 解释：空数组，长度为0. 样例 2： ......

b站链接【白板推导系列-支持向量机】 SVM 有三宝：间隔、对偶、核技巧 SVM 分类： hard-margin SVM 硬间隔 soft-margin SVM 软间隔 kernel SVM 核 硬间隔分类器（最大间隔分类器）max margin 判别模型： \[f(w)=sign(w^Tx+b) ......

Linear Regression class sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=None) 参数解释如下： fit_intercept : 布 ......