摘要：
本博客是学习MIT-线性代数笔记，Gilbert Strang大神讲的通俗易懂，感兴趣的可以观看视频 其中习题集请点击 一、$Ax=b$的意义 A：代表了方程组的系数矩阵 x：代表未知数组成的向量 b：代表矩阵和向量的乘积 如求解方程组$2x - y = 0$和$-x + 2y = 3$的解，即A和 阅读全文
摘要：
一、/tmp权限问题 当我们根据Dockerfile使用docker build创建镜像时，出现下面的错误： 解决方法请点击，通过查看错误发现第六步apt-get update错误，问题在于我们的容器的/tmp目录权限错误，我们找到Dockerfile的RUN命令，并添加权限修改命令： RUN ch 阅读全文
摘要：
一、安装anaconda anaconda安装简单，只要确定自己的系统即可，具体安装请参考这里 二、确定自己的系统版本 我的是centos cat /etc/redhat-release 查看linux系统方法： # 方法一 cat /proc/version # 方法二 lsb_release - 阅读全文
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一、管理conda 通过anaconda来安装python及python包，让你不必关心系统是否安装了一些依赖，如zlib等等，anaconda已经集成了这些依赖，可以方便的安装python 下载请点击 1）检查conda版本 conda --version 2）升级当前conda版本 conda 阅读全文
摘要：
一、增广矩阵 假设我们要求解方程$Ax=b$，其中矩阵$A$和$b$如下所示： $A = \left[\begin{array}{llll}{1} & {2} & {2} & {2} \\ {2} & {4} & {6} & {8} \\ {3} & {6} & {8} & {10}\end{arr 阅读全文
摘要：
一、定义转向算法 在第六节讲了空间，列空间，零空间的定义，这节主要讲解如何求出这些空间，即求解$Ax=0$的过程是怎么样的过程，以下面的矩阵$A$为例：（这里主要是长方阵） $A=\left[\begin{array}{llll}{1} & {2} & {2} & {2} \\ {2} & {4} 阅读全文
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一、向量空间 线性代数是研究向量和矩阵的一门数学，矩阵也是向量构成的，所以线性代数主要是研究向量，向量空间以及向量线性组合性质的一门科学。 我们知道向量有几种基本的运算：向量加法和向量与一个标量相乘，即： $\mathbf{u}+\mathbf{v}=\left(u_{1}+v_{1}, u_{2} 阅读全文
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一、视频链接 1）正交矩阵 定义：如果一个矩阵，其转置与自身的乘积等于单位向量，那么该矩阵就是正交矩阵，该矩阵一般用Q来表示，即$Q^TQ=QQ^T=I$，也就是$Q^T=Q^{-1}$，即转置=逆 注意：正交矩阵一定是方阵，我们来举例一个正交矩阵 $Q=\left|\begin{array}{cc 阅读全文
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一、安装与破解 1）下载：https://pan.baidu.com/s/1Hb1VI61xDMMAKqp_B2XMvQ 提取码：ftva 2）安装-双击 3）破解：点击另一个PatchNavicat.exe程序，找到刚刚设置的安装路径下的Navicat.exe程序 4）打开navicat，选中lo 阅读全文
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一、EM算法实例讲解 首先本文参考：https://www.jianshu.com/p/1121509ac1dc 一个简单的例子： 假设现在有两枚硬币1和2，随机抛掷后正面朝上概率分别为P1，P2。为了估计这两个概率，做实验，每次取一枚硬币，连掷5下，记录下结果，如下： 可以很容易地估计出P1和P2 阅读全文