线性代数 - 04 向量的线性关系

本文转自公众号---遇见数学---图解数学---线性代数部分 感谢遇见数学工作组将大学课本晦涩难懂.故作高深的数学知识,用通俗易懂而又生动有趣的方法解释出来. 这次我们主要做一个回顾, 再进一步将行列式的几何意义用动画展示说明. 我们说矩阵 A 可以视为一种线性变换, 所以 上面的式子意味着求一个向量 x 在线性变换 A 后的位置与向量 v 重合. 现在看个例子,  整个空间在矩阵 A 的作用下是怎样的变化过程: 原来向量(1, 0.5)在经过变换后是(2, 1.5); 水平方向变成了原来的 2

这一篇文章和大家聊聊向量. 向量与平面 向量这个概念我们在高中就接触到了,它既指一个点在空间中的坐标,也表示一个有向线段,如果我们加入复数概念的话,它还能表示一个数.在线性代数当中,向量就是指的n个有次序的数\(a_1, a_2, \cdots, a_n\)组成的数组. 向量可以写成一行,也可以写成一列.写成一列的称为列向量,例如: \[a=\left[ \begin{matrix} a_1 \a_2 \\vdots\a_n \end{matrix} \right]\] 写成一行则是行向量:\(

基础库 pandas:python的一个数据分析库(pip install pandas) seaborn:数据可视化 (pip install seaborn) scipy:数值计算库(pip install scipy) SciPy (pronounced "Sigh Pie") 是一个开源的数学.科学和工程计算包.它是一款方便.易于使用.专为科学和工程设计的Python工具包,包括统计.优化.整合.线性代数模块.傅里叶变换.信号和图像处理.常微分方程求解器等等. matplotl

1.Pearson皮尔森相关系数 皮尔森相关系数也叫皮尔森积差相关系数,用来反映两个变量之间相似程度的统计量.或者说用来表示两个向量的相似度. 皮尔森相关系数计算公式如下: 分子是协方差,分母两个向量的标准差的乘积.显然是要求两个向量的标准差不为零. 当两个向量的线性关系增强时,相关系数趋于1(正相关)或者-1(负相关).当两个变量独立时,相关系数为0.反之,不成立.比如对于,X服从[-1,1]上的均匀分布,此时E(XY)为0,E(X)也为0,所以 ,但x和y明显不独立.所以“不相关”和“独立”

第二章 预备知识体系 --本章涉及空间数学.解析几何.线性代数.计算机图形学.算法.数据结构等众多基础学科.同上一章相比,虽然枯燥,但是绝不能称为废话之章,即使粗略的看一遍,也比直接跳过来的好,详细地读完,会让读者以后的开发之路走的更加平坦. 并且本章的知识不仅仅对您的Unity游戏开发有帮助,对于大部分软件开发人员都是大有作用的. 作为传统3D游戏编程来讲,需要运用到的知识面非常之广,涉及到的学科特别之多.而通常讲编程的书籍,会弱化数学知识,讲数学的书籍,会弱化编程方面的知识.这就是我在第一章

引子 IT 行业发展迅速,各种新名词此起彼伏.身处这样一个热点行业,学习是必须的.不打算成为终身学习者的程序员,失业就在明天.可是,怎么学呢?都已经毕业了,每天要上班,不能像以前读书的时候,整天只是学习,学什么都有老师教,坐在那儿听就可以了.自己从头看书太辛苦了,网上的文章又太碎片化--是不是报一个培训班,交点钱听人讲更容易学会?培训班有那么多,这个是证书,那个是优惠,再一个给提供工作机会,到底选哪个好呢?今天我们就来说说这件事.NOTE:我们此处说得培训班指需要较长时间(一般以月为计)的付费培

这是关于矩阵的一个bugblog (如果觉得格式看不下去请移步:洛咕) 矩阵求逆是个有趣(但暂且不知道有什么神奇运用)的东西, 不过矩阵这玩意儿貌似和线性代数以及向量之类的东西相关,所以学了绝对不亏 xiao 另外,本篇blog 并不一定毫无错误,甚至可能会有些理解上的小偏差,所以请各位观看的神仙及时指出好让作者修改精进,谢谢. 还有矩阵求逆的两种方法将会放在最后讲解 想要学会矩阵求逆的话,首先你得了解几个关于矩阵的概念以及名称的含义 (当然如果你知道这些概念的话可以直接往下跳) 基本概念 1.

说明:elasticsearch查询结果是根据什么排序的呢?答案是根据相关性得分的高低来排序,本篇着重说明elasticsearch打分机制背后的理论. 主要是翻译自elasticsearch官方文档,官方文档地址如下: 相关性打分背后的理论:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/scoring-theory.html 相关性打分权重修正图解:https://www.elastic.co/guide/en/elas

机器学习简介: 特征向量 目标函数 机器学习分类: 有监督学习:分类问题(如人脸识别.字符识别.语音识别).回归问题 无监督学习:聚类问题.数据降维 强化学习:根据当前状态预测下一个状态,回报最大化,回报具有延迟性,如无人驾驶.下围棋 深度学习数学知识:微积分.线性代数.概率论.最优化方法 一元函数微积分: 一元函数的泰勒展开:多项式近似代替函数 一定是在某一点附近做泰勒展开的 一元微分学:导数.泰勒展开.极值叛变法则. 多元函数微积分: 偏导数:其他变量当做常量,对其中一个变量求导数. 高阶偏