04 2022 档案

摘要:前言 线使:U \(J(U)=||U\alpha -\beta||,其中U\in R^{m\times n},\alpha 阅读全文
posted @ 2022-04-30 20:56 筷点雪糕侠 阅读(291) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1..向量的范数 :x0,||x||>0,x=0,||x||=0 :||kx||=|k|||x||,kP :||x+y||||x||+||y|| 1-范数 \(||x||_1=\sum\limits_{i=1}^{n}|x 阅读全文
posted @ 2022-04-30 15:53 筷点雪糕侠 阅读(508) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1.λ, λ $A=\begin{pmatrix} a_{11}(\lambda) & a_{12}(\lambda) & ... & a_{1n}(\lambda)\ ...\ ...\ a_{n1}(\lambda) 阅读全文
posted @ 2022-04-30 11:34 筷点雪糕侠 阅读(1158) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1.矩阵的三种性质 ##/,AB P,Q,使PAQ=B ## P,使PAP1=B 可对角化 ,()线P1488 \(可对角化充要条件:所有特征 阅读全文
posted @ 2022-04-29 21:32 筷点雪糕侠 阅读(920) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:#1.信息熵的概念 某个离散随机变量的概率分布为 (1.1)P(X=xi)=pi,i=1,2,...,n 则随机变量X的熵定义为 (1.2)H(X)=i=1npilogpi 点击查看代码 # 熵的计算 def ca 阅读全文
posted @ 2022-04-15 20:47 筷点雪糕侠 阅读(47) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1.距离计算 给定样本 xi=(xi1,xi2,...,xin),xj=(xj1,xj2,...,xjn) 连续属性的距离计算 闵可夫斯基距离 \(dist_{mk}(x_i,x_j)=(\sum\limits_{u=1}^{n}|x_{iu}-x_{ 阅读全文
posted @ 2022-04-06 21:59 筷点雪糕侠 阅读(43) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:高斯过程描述 1.x(t1,t2,...,t100)0100y() \(2.每个时间点上都有一个对应的表现值随机变量(\xi_{t_1},\xi_{t_2}...),这些都是随机变量,也就是是一个概率分布,所以每个点上都 阅读全文
posted @ 2022-04-05 16:18 筷点雪糕侠 阅读(198) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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