正定

线性代数和深度学习的关系

正定对称矩阵是最值得深入学习的内容。正定矩阵包含正的特征
强强学习·2022-11-24 23:50

线性代数（关于机器学习、深度学习）

线性代数（关于机器学习、深度学习）一.向量、矩阵、张量向量：一维的矩阵：二维的张量：三维及三维以上二.向量与矩阵运算1.向量运算2.范数3.矩阵运算三.矩阵的逆和伪逆1.逆2.伪逆四.行列式五.二次型与正定性六
qq_28368825·2022-11-24 23:15

深度学习之线性代数

向量垂直）：矩阵简单操作C=A+BC=α*B(α是标量)C=sinA长度(范数)常用Frobenius范数矩阵乘法1、矩阵*向量向量1*矩阵A=（空间扭曲）=向量22、矩阵*矩阵特殊矩阵对称矩阵和反对称矩阵正定矩阵正交矩阵
Summerke123·2022-11-24 23:10

Cholesky分解—概率密度分布及累计概率分布（完整代码分享）

2、正定（矩阵域，类比于正实数的一种定义）。代码：clc;clearall;
DG微网MATLAB仿真·2022-11-24 15:44

半正定松弛法（SDR）2021-11-06

@[TOC](半正定松弛法(SemidefiniteRelaxation)求解二次优化问题（QCQP）)SDR适用问题的表现形式min⁡x∈RnxTCxs.t.xTAix⊵ibi,i=1,⋯ ,m,\min
Dr. Wenny·2022-11-23 21:40

多用户MIMO系统（八）：基于用户服务质量（QoS）的设计、SDP/SDR的Matlab实现

多用户MIMO系统（八）：基于用户服务质量（QoS）的设计关键词MIMO，多用户，用户QoS，半正定规划，半正定松弛，Matlab实现基本介绍本文介绍了多用户MIMO系统基于用户QoS的预编码设计，优化目标为在保证每个用户
DragonAim·2022-11-23 21:02

经典的SDR算法（下）：SDR的具体使用细节与相关代码

前言在上一篇博客经典的SDR算法：用半正定松弛法(SemidefiniteRelaxation)求解二次优化问题我们介绍了SDR算法的基本思想。本文中，我们重点再针对SDR具体使用时的细节进行阐述。
B417科研笔记·2022-11-23 21:32

C语言解线性方程组

文章目录C语言解线性方程组1.一般的高斯消元解法（完整代码在小节最后）2.Cholesky法求正定对称矩阵的线性方程组（完整代码在小结最后）3.追赶法解线性方程组（待更新）1.一般的高斯消元解法（完整代码在小节最后
只想睡觉111·2022-11-22 23:47

矩阵 A乘A的转置是否一定正定？ NO！！！

矩阵ATAA^{T}AATA是否一定正定？NO！注意，并不要求AAA是方阵，记AAA是m×nm\timesnm×n的矩阵。
培之·2022-11-22 23:55

numpy笔记整理 multivariate_normal（多元正态分布采样）

check_valid=None,tol=None)根据均值和协方差矩阵的情况生成一个多元正态分布矩阵2参数说明meanmean是多维分布的均值，维度为1cov协方差矩阵注意：协方差矩阵必须是对称的且需为半正定矩阵
UQI-LIUWJ·2022-11-22 20:33

《机器学习（西瓜书）》——线性模型

如果有多个输入属性，，当X时满秩矩阵或者正定矩阵矩阵时，有解析解.对数线性回归：，形式线性回归，是输入空间到输出空间的非线性映射2.对数几率回归——分类任务对数几率函数：用极大似然法估计w和b的值3.线性判别分析
xyq1212·2022-11-22 17:18

西瓜书学习笔记——第三章：线性模型

第三章：线性模型3.1基本形式3.2线性回归对离散变量的处理3.2.1对于样本只有一种属性的情况3.2.2对于样本由d个属性描述的情况用矩阵形式表示：①当$X^{T}X$为满秩矩阵或正定矩阵时：②当$X
Andrewings·2022-11-22 16:40

西瓜书第三章——线性模型

西瓜书第三章——线性模型前言一、一元线性回归0、一些基本概念1、算法原理2、线性回归的最小二乘估计和极大似然估计2.1、最小二乘法2.2、极大似然估计法3、求解ω和b3.1、凸函数3.2、海塞矩阵及其半正定性
hitsugaya837·2022-11-22 16:09

@卡尔曼滤波理解

一、预备知识1、协方差矩阵是一个维列向量，是的期望，协方差矩阵为可以看出协方差矩阵都是对称矩阵且是半正定的协方差矩阵的迹是的均方误差2、用到的两个矩阵微分公式
在路上@Amos·2022-11-22 07:50

matlab共轭梯度法_最优化算法2.3【牛顿算法及其改进-阻尼牛顿法、修正牛顿法】...

本文使用ZhihuOnVSCode创作并发布牛顿算法对于优化函数,,二阶连续可导在处泰勒展开，取前三项，即对于优化函数二阶拟合其中,为函数梯度；，为函数的Hesse矩阵当正定时，上式存在极小值，使得可得牛顿法迭代公式
weixin_39952031·2022-11-21 13:35

Hadamard积 学习笔记（张贤达《矩阵分析与应用》）

Hadamard积学习笔记（张贤达《矩阵分析与应用》）定义与正定性有关的性质正定性的传递性正定性的反推（Fejer定理）与矩阵迹有关的性质定理1定理2一般性质Hadamard积服从的不等式本文是张贤达老师
浩瀚穹宇 楠林当空·2022-11-20 11:53

Sklearn专题七：支持向量机SVM-非线性SVM与核函数

核函数能够帮助我们解决三个问题：第一，有了核函数之后，我们无需去担心究竟应该是什么样，因为非线性SVM中的核函数都是正定核函数(positivedefifinitekernelfunctions)，他们都满足美世定律
Colorfully_lu·2022-11-20 09:35

numpy和pytorch的argsort结果不同

这应该是指标的锅，没考虑到这种情况，需要修正定义，参见：tie-aware的检索指标。Environmentnum
HackerTom·2022-11-20 02:16

数学漫游 -> 特征值和特征向量

文章目录特征值和特征向量1.定义和例子2.利用特征值和特征向量对矩阵进行对角化3.微分方程的求解和矩阵的指数4.对称矩阵5.正定矩阵(PositiveDefiniteMatrices)5.1判断矩阵是否为正定矩阵
ForeverYoung17·2022-11-19 15:17

Cholesky分解、乔列斯基分解

一、简介1.1定理Cholesky分解法又叫平方根法，是一种分解正定Hermite矩阵(即A=AH\boldsymbolA=\boldsymbolA^\mathrmHA=AH)的方法，以下我用实数域(即对称正定阵
青蛙球·2022-11-19 14:20

GNN图神经网络基础入门博客

而恰好定义的拉普拉斯矩阵是一个半正定的对称特征矩阵，它一定可以做特征分解。并且我们可以保证该对称矩阵有n个线性无关的特征向量，它的特征值一定是非负的，且最小的特征值是
鱼与钰遇雨·2022-11-19 12:49

计算机保研er必备

汉诺塔稳定排序的意义桶排序这三种排序算法都利用了桶的概念，但对桶的使用方法上有明显差异：冒泡排序改进贪心算法vs动态规划vs分治法判断图是否存在环内核级线程、用户级线程分段和分页梯度、方向导数矩阵乘和线性变换线性空间相似矩阵正定矩阵合同矩阵集合的大小完全图
Julie Y·2022-11-19 11:20

二次优化问题dfp_【复习笔记】最优化方法 - 3. 无约束优化方法

3.1算法理论基础1.无约束优化问题的最优性条件先是一元函数取得极值的条件，高中就学过的然后是拓展到多元函数后的理论这三条和前面一元函数的三条是一一对应的，半正定对应大于等于，正定对应严格大于。
Avatar Ye·2022-11-17 13:14

【最优化理论】03-无约束优化

无约束优化无约束优化问题无约束优化问题的应用无约束优化问题的最优性条件无约束-凸函数-最优性条件（充要）无约束-一般函数-最优性条件必要条件一阶必要条件：梯度为0二阶必要条件：hessian矩阵半正定充分条件二阶充分条件
暖焱·2022-11-17 13:13

机器学习:完全线性可分/近似线性可分/非线性可分的支持向量机

模型的数学形式1.2模型的评价策略1.3模型的优化方法2近似线性可分支持向量机2.1支持向量2.2合页损失函数3非线性可分的支持向量机3.1非线性分类问题3.2核函数的定义3.3核技巧在支持向量机中的应用3.4正定核
流动的风与雪·2022-11-17 09:25

【线性代数】四、二次型

第四章二次型文章目录第四章二次型一、二次型定义二、合同变换1.线性变换2.矩阵合同标准型和规范型3.惯性定理三、正定二次型一、二次型定义如果系数aij全为实数，那么为实二次型。
NormalConfidence_Man·2022-11-14 13:48

一、基础知识(1)-范数、导数

一、范数1.1向量范数定义：满足正定、齐次、三角不等式，则称从向量空间到实数域的非负函数的范数lpl_plp范数：∣∣v∣∣p=(∣v1∣p+∣v2∣p+...
nefu_0iq·2022-11-14 13:07

Discriminative deep metric learning for face verification in the wild 度量学习(CVPR2014)

(度量学习用于FaceVerification：)马氏距离：其中MMM是一个d×dd\timesdd×d的半正定矩阵，根据Choleskey分解:由此，马氏距离可化简为:剩下需要根据神经网络
PoemK·2022-11-14 09:40

【矩阵论】3. 矩阵运算与函数——张量积

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·2022-11-13 17:33

【矩阵论】2. 矩阵分解——高低分解

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·2022-11-13 17:33

【矩阵论】范数和矩阵函数（1）

一.概念与定义1.范数与赋范线性空间（1）范数——向量空间上的满足某些性质的实值函数性质1称为范数的正定性（恒正性）性质2称为范数的齐次性，其中因为k∈F，F可能是复数域，所以k值要取模值性质3称为范数的三角不等式
kodoshinichi·2022-11-13 17:28

线性代数基础概念与重要定义汇总

文章目录一、行列式-计算方法与重要性质二、矩阵的秩，特征值与特征多项式三、逆，奇异，正交，伴随，实对称，正定矩阵四、向量组与线性相关（无关）五、线性方程组的解，与秩的关系六、二次型的基本内容和重要结论一
Ordinary_yfz·2022-11-13 17:57

SVD分解原理详解

在介绍SVD之前，先补充一些基础知识1.酉矩阵：2.正规（正定）矩阵3.谱分解：表示正规矩阵，可经由酉变换，分解为对角矩阵；这种矩阵分解的方式，称为谱分解（spectraldecomposition）。
zhao_crystal·2022-11-09 10:08

线性代数及矩阵论（八）

线性代数原文MIT18.06线性代数笔记矩阵论笔记来自工程矩阵理论综合线性代数机器学习的数学基础配合视频线性代数工程矩阵理论文章目录第二十五讲：复习二第二十六讲、对称矩阵及正定性1.对称矩阵2.合同关系
_森罗万象·2022-11-09 10:07

【矩阵论】2. 矩阵分解——单阵及特征值特征向量一些求法

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 10:32

矩阵分解——正定阵分解

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 10:02

【矩阵论】2. 矩阵分解——QR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 10:01

【矩阵论】2. 矩阵分解——SVD准备知识——奇异值

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 10:00

【矩阵论】2. 矩阵分解——SVD

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 10:00

【矩阵论】1.准备知识——相似对角化与合同&正定阵

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 10:30

【矩阵论】1.准备知识——复数域上的内积域正交阵

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 10:29

【矩阵论】1. 准备知识——复数域上的矩阵与换位公式

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 10:59

【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

迭代求解线性方程组的解

；常用的方法有雅可比迭代法、高斯-赛德尔迭代法，超松弛迭代法和共轭梯度迭代法；对于迭代方法要判定其收敛性，对于Jacobi和G-S迭代系数矩阵A是严格对角占优矩阵的话，两者迭代必收敛；若系数矩阵A对称正定
KuoGavin·2022-11-06 17:16

Hesse矩阵极大极小值判断

正定矩阵：n阶对称矩阵A正定的充分必要条件是A的n个特征值全是正数。n阶对称矩阵A正定的充分必要条件是A合同于单位矩阵E。n阶对称矩阵A正定的充分必要条件是：A的n个顺序主子式全大于零。
Y丶bs·2022-10-31 18:17

最优化方法：五、无约束最优化方法

即Pk=−▽f(Xk).Pk=−▽f(Xk).具体细节运用于正定二次函数可以得到显式递
寂风如雪·2022-10-31 18:45

非线性规划（凸规划，无约束最优化方法，约束最优化方法）

若H矩阵半正定，则f(x)是凸集上的凸函数；若为正定，则为严格
-Yii·2022-10-31 18:10

范仲淹(资料)

早年生活宋太宗端拱二年（989年）八月二十九日（公历10月1日），范仲淹生于河北真定府（今河北省石家庄市正定县）。在百日后随家人去吴县（今苏州市）。
清月澈澈·2022-10-28 21:41

python牛顿法与拟牛顿法_拟牛顿法实现（Python）

DFP方法是用一个G正定矩阵来近似于Hessian的逆矩阵，而BFGS方法是用一个B
weixin_39918690·2022-10-28 15:32
上一页 6 7 8 9 10 11 12 13 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他