《矩阵论》

矩阵论（零）：线性代数基础知识整理（4）——线性空间与线性变换

矩阵论专栏：专栏（文章按照顺序排序）本篇博客的上篇是矩阵论（零）：线性代数基础知识整理（3）——矩阵的秩与向量组的秩，前面博客主要介绍了线性代数中的一些基本概念和基本方法，重点整理了秩的相关结论，本文主要整理线性空间与线性变换的相关内容
exp(i)·2022-11-09 10:57

矩阵论（四）：矩阵分解—从Schur分解、特征值分解EVD到奇异值分解SVD（下）

矩阵论专栏：专栏（文章按照顺序排序）Schur分解、特征值分解、奇异值分解是三种联系十分紧密的矩阵分解，它们的关系是Schur→EVD→SVDSchur\rightarrow{}EVD\rightarrow
exp(i)·2022-11-09 10:56

【矩阵论】矩阵的广义逆

矩阵的广义逆所谓的“矩阵的广义逆”的问题，是对克拉默法则求解线性方程组的一个推广，对于形如Ax=b这样的线性方程组，如果A存在逆矩阵，那么我们可以得到该方程组的解析解为x=A-1b。那么假如方阵A不存在逆矩阵或者A本身即不是一个方阵时，是否可以把方程组的（近似）解表示为x=Gb的形式。一.广义逆矩阵的概念【广义逆矩阵概念的发展脉络】1.概念定义【例】广义逆矩阵示例可逆矩阵的广义逆就是其逆矩阵零矩阵
kodoshinichi·2022-11-09 10:25

【矩阵论】2. 矩阵分解——正规分解

矩阵论1.准备知识——复数域上的矩阵与换位公式)1.准备知识——复数域上的内积域正交阵1.准备知识——相似对角化与合同&正定阵2.矩阵分解——SVD准备知识——奇异值2.矩阵分解——SVD2.矩阵分解—
AmosTian·2022-11-09 10:50

【矩阵论】2. 矩阵分解——正规谱分解——正规阵

矩阵论1.准备知识——复数域上的矩阵与换位公式)1.准备知识——复数域上的内积域正交阵1.准备知识——相似对角化与合同&正定阵2.矩阵分解——SVD准备知识——奇异值2.矩阵分解——SVD2.矩阵分解—
AmosTian·2022-11-09 10:49

谁说算法工程师不会写代码

因为我发现，算法居然可以让我研究生阶段学到的矩阵论、最优化理论等看上去毫无用处的知识派上了用场！这在计算机行业的其他方向都是不可想象的。比如很多人自嘲：我开始做商
·2022-10-15 11:50

矩阵论 什么是度量矩阵

设VVV是一个n维欧式空间，z1,z2,....znz_1,z_2,....z_n
CCC_bi·2022-10-07 16:51

数据标准化/归一化normalization

基础知识参考：[均值、方差与协方差矩阵][矩阵论：向量范数和矩阵范数
喜欢打酱油的老鸟·2022-10-03 15:47

数据归一化和标准化的区别

基础知识参考：[均值、方差与协方差矩阵][矩阵论：向量范
hi_linda·2022-10-03 15:16

线性代数和矩阵论 基础概念再理解

本文送给修过线性代数和矩阵论，但是考完试后全忘了的朋友。个人理解仅供参考，如果有误欢迎指正。
rookie19_HUST·2022-09-13 18:05

矩阵论理论知识(二)

线性变换及矩阵线性变换的定义核空间、像空间及亏加秩定理定义定理Jordan标准形可对角化矩阵可对角化的等价命题可对角化的推论λ−\lambda-λ−矩阵理论定义<
CCC_bi·2022-09-10 18:16

矩阵论理论知识（1）

线性空间线性空间的定义线性空间中的加法数域线性空间维数，基底和坐标线性相关和线性无关基底坐标基变换和坐标变换子空间和维数定理子空间子空间的交子空间的和维数定理线性空间的定义线性空间n维几何空间的抽象和推广，本质是具有元素的加法，乘法，除法运算并且满足一定的运算律。线性空间中的加法线性空间中的加法具有如下性质：∀u,
CCC_bi·2022-09-10 18:15

南京邮电大学matlab,赵礼峰 - 南京邮电大学 - 理学院

个人简介主授课程硕士生:矩阵论等本科生：线性代数与解析几何、概率统计与随机过程、数学实验等个人简历1982年7月：本科毕业于淮北煤炭师范学院数学系1982年7月-2007年6月：淮北煤炭师范学院，副教授
韩钧霖·2022-04-10 09:34

#NLP入门# 良心整理，NLP入门路线和学习资料，一周上手！

I.必备技能python基础基础数学知识-线性代数、矩阵论、概率论与数理统计、信息论基本的文献搜集、英文文献阅读能力基本的数据结构、算法知识、敲代码的能力最重要的：态度、坚持和计划II.入门建议对于初学者
一只帅气的IT Monkey·2022-03-18 07:42

机器学习学习路线

深度学习理论知识3.1框架学习3.2计算机视觉3.3自然语言处理3.4实战3.6进一步学习一、入门ML需要的基本技能1.1数学（略）本科期间的高数、线性代数、概率论相关基础知识有多余时间可以看看研究生需要学的矩阵论
橘の月半喵·2022-03-08 07:28

图解AI数学基础 | 线性代数与矩阵论

作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/83本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/162声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处1.标量（Scalar）一个标量就是一个单独的数。只具有数值大小，没有方向（部分有正负之分），运算遵循一般的代数法则。一般用小写的变量名称表示。
·2022-02-24 22:52

图解AI数学基础 | 线性代数与矩阵论

作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/83本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/162声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处1.标量（Scalar）一个标量就是一个单独的数。只具有数值大小，没有方向（部分有正负之分），运算遵循一般的代数法则。一般用小写的变量名称表示。
ShowMeAI·2022-02-24 21:00

图解AI数学基础：从入门到精通系列教程

本教程内容覆盖线性代数与矩阵论，概率与统计
·2022-02-24 21:20

Machine Learning

听到机器学习这个概念是很久之前的事，但真正看书去了解倒是头一次，这本书便是同学分享过来的一个pdf版本，只是不是特别习惯看电子版的书，尤其是需要做笔记的时候，因此便去打印出来了，看起来不快，里面基本上涉及到的主要是矩阵论和数理统计的知识
柏举·2022-02-06 12:31

UnusualDeepLearning-task1

Datawhale31期组队学习)文章目录task1绪论与深度学习概述、数学基础基础点知识点1人工智能、机器学习与深度学习1.1人工智能1.2机器学习2深度学习的定义和主要应用2.1定义2.2应用3数学基础3.1矩阵论
yxyibb·2021-11-15 15:30

python实现希尔密码加密的示例代码

目录原理实现原理希尔密码是运用基本矩阵论原理的替换密码，由LesterS.Hill在1929年发明。
·2021-08-12 16:57

资料推荐

数学：高等数学、数理统计与概率论，工程线性代数，数值分析，矩阵论，凸优化。
听风1996·2021-06-26 07:14

奇异值分解（SVD）的原理及应用

19021210887转自：https://www.cnblogs.com/tianqizhi/p/9745913.html【嵌牛导读】奇异值分解（SingularValueDecomposition）是矩阵论中一种重要的矩阵分解
RossFreeman·2021-06-24 06:38

矩阵论

学了两学期的矩阵论，是真的皮。大四保研后，学院为了提高大家的学习能动性，减轻研究生阶段的课业负担，所以为大家提供了“豪华套餐”，可以在大四下学期修研究生课程。尽管心中不乐意但是还是选了一门矩阵论。
阿维巴亚雷塔拉·2021-06-23 14:57

2018-12-8日记

下午在图书馆一边玩手机，一边看了一会儿矩阵论。晚上回来，想玩LOL大乱斗的新版ez，玩了一晚上都没有随机到，又打了三把刀牌，赢了两局。打卡！
ASUDCT·2021-05-16 23:16

TensorFlow入门极简教程（六）：Norm（范数）

范数（norm）初识一般大学本科的《线性代数》教材中是不讲范数、广义逆这些知识的，需要学习《矩阵论》课程。但是很不幸，深度学习中会频繁用到。所以我们还是要有个基础的概念的。不管是一个向量，
Bobby0322·2021-04-13 14:33

计算机视觉相关问题

5.矩阵论、统计贝叶斯等数学知识如何具体的应用？6.CNN、DNN、RNN如何具体应用？
牧野原·2021-03-10 15:06

AI数学基础之:奇异值和奇异值分解

简介奇异值是矩阵中的一个非常重要的概念，一般是通过奇异值分解的方法来得到的，奇异值分解是线性代数和矩阵论中一种重要的矩阵分解法，在统计学和信号处理中非常的重要。
·2021-02-24 02:22

AI数学基础之:奇异值和奇异值分解

简介奇异值是矩阵中的一个非常重要的概念，一般是通过奇异值分解的方法来得到的，奇异值分解是线性代数和矩阵论中一种重要的矩阵分解法，在统计学和信号处理中非常的重要。
·2021-02-24 01:42

AI数学基础之:奇异值和奇异值分解

简介奇异值是矩阵中的一个非常重要的概念，一般是通过奇异值分解的方法来得到的，奇异值分解是线性代数和矩阵论中一种重要的矩阵分解法，在统计学和信号处理中非常的重要。
flydean程序那些事·2021-02-23 21:22

矩阵论-线性空间和广义拟, since 2021-01-17

线性空间和广义逆(2021.01.17Sun)线性空间这里仅限于讨论实数向量组成的线性空间，它是直观的二、三维向量空间的自然推广。线性空间S是向量的一个集合，它对向量加法和数乘两种运算具有封闭性，即S中任意两个向量之和皆仍在S中，S中任一向量和任一实数的乘积也仍在S中，且满足加法结合律和交换律，数乘结合律和分配律等基本性质。...\placeholder广义逆generalisedinversem
Mc杰夫·2021-01-31 14:37

想学习机器学习，数学的问题怎么解决？需要具备哪些数学知识？

不少数学知识（如最优化方法、矩阵论、信息论、随机过程、图论）超出了理工科本科和研究生的学习范畴。即使对于理工科学生学习过的微积分、线性代数与概率论，机器学习中所用到的不少知识超出了本科的教学范畴。
人邮异步社区·2021-01-13 16:08

矩阵论期末复习

任何矩阵都具有jordan标准型，约当标准型如下图所示：高于四阶的约当标准型有很多可能性（试探法的弊端）寻找p和j
_沐瑶_·2020-12-21 17:11

【矩阵论】02——线性空间——基、维数与坐标

文章链接：https://blog.csdn.net/Titus_1996/article/details/82835889本系列文章使用的教材为《矩阵论》（第二版），杨明，刘先忠编，华中科技大学出版社
Titus Zhao·2020-09-17 15:10

矩阵乘以它的转置

主要是在矩阵论和线性代数里，有专门的篇幅讲解二次型的定义与应用
ShellCollector·2020-09-14 12:26

矩阵论笔记（十）——广义逆矩阵

当A满秩时，方程Ax=b的解为x=A−1b。但当A不满秩，甚至方程Ax=b无解时，我们也希望用某种逆A†的形式表示方程的（近似）解x=A†b。这便是广义逆的作用。0投影变换与投影矩阵投影矩阵的求法：（1）M→M：P{L,M}[X|Y]=[X|O]⇒PL,M=[X|O][X|Y]−1；（2）L⊥→L：PL=[X|O][X|Y]−1=[X|O][[X|Y]H[X|Y]]−1[X|Y]H=[X|O]⎡⎣
withchris·2020-09-13 09:23

矩阵论（零）：线性代数基础知识整理（1）——逆矩阵、（广义）初等变换、满秩分解

矩阵论专栏：专栏（文章按照顺序排序）线性代数是矩阵论的先修课程，本篇博客整理线性代数的基础理论知识，为矩阵论的学习做准备。
exp(i)·2020-09-12 19:33

矩阵论与线性代数

矩阵论和线性代数的差异有如下几个方面：（1）线性代数主要以运算为主，比如矩阵的四则运算、行列式的计算、特征值和特征向量的计算等。
wbaolong·2020-09-12 19:59

矩阵的特征值和特征向量的雅克比算法C/C++实现

矩阵的特征值和特征向量是线性代数以及矩阵论中非常重要的一个概念。在遥感领域也是经常用到，比如多光谱以及高光谱图像的主成分分析要求解波段间协方差矩阵或者相关系数矩阵的特征值和特征向量。
周旭光·2020-09-11 18:35

矩阵论笔记：雅可比矩阵(Jacobian)和海森矩阵(Hessian)

雅可比矩阵(Jacobian)和海森矩阵(Hessian)文章目录一、Jacobian二、雅可比矩阵2.1、雅可比行列式三、海森Hessian矩阵3.1、海森矩阵的正定与函数凹凸性的关系3.2、海森矩阵在牛顿法中的应用3.2.1、泰勒公式3.2.2、求解方程3.2.3、最优化一、Jacobian在向量分析中,雅可比矩阵是一阶偏导数以一定方式排列成的矩阵,其行列式称为雅可比行列式.还有,在代数几何中
布衣小张·2020-09-11 13:16

矩阵论基础知识5（病态矩阵与条件数 ）

病态矩阵与条件数1.病态系统现在有线性系统：Ax=b，解方程很容易得到解为：x1=-100,x2=-200.如果在样本采集时存在一个微小的误差，比如，将A矩阵的系数400改变成401：则得到一个截然不同的解：x1=40000,x2=79800.当解集x对A和b的系数高度敏感，那么这样的方程组就是病态的(ill-conditioned).2.条件数那么，如何评价一个方程组是病态还是非病态的呢？在此之
断腿小胖子·2020-09-11 04:07

矩阵论笔记（七）——矩阵的微分和积分

对矩阵求微分和积分，就是对其每个元素求微分和积分。定义导数：矩阵A(t)=(aij(t))m×n的每个元素可微，则称A(t)可微，其导数（微商）定义为A′(t)=ddtA(x)=(ddtaij(t))m×n；积分：如果A(t)的每个元素都是[t0,t1]上的可积函数，则定义A(t)在[t0,t1]上的积分为∫t1t0A(t)dt=(∫t1t0aij(t)(d)t)m×n；连续性：当aij(t)在[
withchris·2020-09-10 21:25

矩阵论 施密特正交化的几何解释_最直观图解法

线性代数中最头疼的公式恐怕就是施密特正交化了。但其实搞清楚它的几何原理之后公式的记忆就简单多了，数学重在理解!给定一组基α1,α2,...,αnα1,α2,...,αn首先清除一个公式，两个向量α,βα,β如图红色部分即为投影部分则蓝色部分向量为α2−(α2,β1)(β1,β1)βα2−(α2,β1)(β1,β1)β是垂直的而当向量个数为3时，对应三维空间的几何解释如图其中绿色的为需要正交的原始基
艾晓初·2020-08-26 12:04

2018-10-29

昨晚睡得还行上午英语课上坐第一排的室友玩手机被老师收起来了，坐最后一排玩游戏的我吓了一跳，不过老师貌似只针对他昨天预定的kindle今天又后悔了，退了订金，想着干脆买个国产安卓电纸书算了，看漫画方便好多下午的矩阵论翘课了
ASUDCT·2020-08-25 03:45

线性代数矩阵论——矩阵的分类

根据矩阵中包含元素的内容及分布排列形式，可将矩阵如下分类：图1按元素内容及排列形式的矩阵分类及各类矩阵之间的关系一般矩阵数域F上的m*n个数aij，i=1,2,…,m;j=1,2,…,n,排成m行n列的数表，称为m*n矩阵，简记为A=[aij]m*n零矩阵所有元素都为0的矩阵。记为0n阶方阵行数与列数相等的矩阵。对角矩阵不在对角线上的元素皆为0的n阶方阵。记为单位矩阵主对角线上元素都为1，其余元素
weixin_33881041·2020-08-25 01:08

矩阵论（三）：矩阵分解—从Schur分解、特征值分解EVD到奇异值分解SVD（上）

矩阵论专栏：专栏（文章按照顺序排序）Schur分解、特征值分解、奇异值分解是三种联系十分紧密的矩阵分解，它们的关系是Schur→EVD→SVDSchur\rightarrow{}EVD\rightarrow
exp(i)·2020-08-25 01:30

矩阵论基础知识2（正交、 Givens 变换、Householder变换）

机器学习中的矩阵方法02：正交说明：MatrixMethodsinDataMiningandPatternRecognition读书笔记1.正交的一些概念和性质在前一章的最小二乘的问题中，我们知道不恰当的基向量会出现条件数过大，系统防干扰能力差的现象，这实际上和基向量的正交性有关。两个向量的内积如果是零，那么就说这两个向量是正交的，在三维空间中，正交的两个向量相互垂直。如果相互正交的向量长度均为1
断腿小胖子·2020-08-24 16:29

矩阵论-矩阵乘法的意义

推荐书籍：《神奇矩阵》AB矩阵相乘的表示形式我喜欢这种。矩阵乘法当然有了矩阵相乘也有其反向操作，矩阵的分解。
柠檬红茶加点糖·2020-08-24 15:53

平面与空间射影几何小结——平面射影几何

好像两三天没更新了，在看矩阵论耽误了一下。。。
YS_Wang·2020-08-24 04:52

这书的矩阵部分基础知识相关写的太糟糕

这书的矩阵部分基础知识相关写的太糟糕了，看完矩阵论相关内容再来看与视觉结合的两章内容清华大学出版社矩阵论方保镕等个人觉得写得深入简出，有非常多的实际例子。
YS_Wang·2020-08-24 04:20
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