随笔分类 - 数学基础
摘要：import numpy as np import scipy from matplotlib import pyplot as plt def pdf(x): if 0 <= x < 0.25: return 8 * x elif 0.25 <= x < 1: return 8 / 3 - 8 /
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摘要：矩阵论 第一章 线性空间和线性变换 线性空间的基与维数 线性空间：加法和数乘的封闭性 + 8条规则 基底：一组线性无关的向量，且其他元素可以由它们线性表出 维数：基底向量的个数 子空间 生成子空间 交子空间：$ V_1 \cap V_2 $ 和子空间：$ V_1 + V_2 $ 维数定理：$ dim
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摘要：import numpy as np def steady_distribution(A, b, max_iter=100): y = A @ b count = 1 while not (y == b).all() and count < max_iter: print(y) b = y y =
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摘要：信息的引入 信息论背后的原理是：从不太可能发生的事件中能学到更多的有用信息。例如，当你被告知“今天早上太阳升起”时，你会觉得这件事几乎没有信息量，因为它发生的概率可以说为1；但当你被告知‘‘今天早上有日食’’ 时，你会觉得这件事的信息量挺大的，因为这件事发生的概率较小。 假设\(P(x_i)\)表示
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摘要：矩阵求导（Matrix Derivative）也称作矩阵微分（Matrix Differential），在机器学习、图像处理、最优化等领域的公式推导中经常用到。矩阵求导实际上是多元变量的微积分问题，只是应用在矩阵空间上而已，即为标量求导的一个推广，他的定义为将自变量中的每一个数与因变量中的每一个数求导。
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