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2021-01-22 11:29
一杯明月
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P11 第3讲 向量组02
摘要:https://www.bilibili.com/video/BV1Gf4y1S7e5?p=11 注解: A:线性无关的充要条件是不存在不全为0的数,使得。或者:任一向量都不能由其它向量线性表示,这才能说明线性无关。思路:考虑其逆否命题。 B:错误。如果a1=[1,2,3],as=[2,4,6],k
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2021-01-18 00:20
一杯明月
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P10 第三讲 向量组01--线性相关性
摘要:https://www.bilibili.com/video/BV1Gf4y1S7e5?p=10 注解: 线性表出中m个数,k1、k2、k3、... 不要求至少一个不为0,即它们可以全部是0. 线性相关的理解:不全为0就是至少有一个不为0。 线性相关的本质含义就是m个向量里面,至少有一个向量可以被其
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2021-01-17 13:49
一杯明月
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P9 矩阵05
摘要:https://www.bilibili.com/video/BV1Gf4y1S7e5?p=9 注解: Ps...P3P2P1A=E,即可逆矩阵A经过了有限次的初等行变换,变成了矩阵E。 第1次是P1作用在A上,第2次是P2作用在P1A上... 可逆矩阵A在经过有限次的初等行变换化成E的同时,用相同
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2021-01-16 17:45
一杯明月
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P8 矩阵04
摘要:https://www.bilibili.com/video/BV1Gf4y1S7e5?p=8 注解: 互换行列式的两行或者两列,行列式变号。 互换行列式的两行或者两列一次,行列式变号一次。 举例: 注解: E21(-2)代表单位矩阵的的一个初等变换,代表把第1行的-2倍加到第2行。 对A执行初等变
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2021-01-16 16:50
一杯明月
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P7 矩阵03
摘要:https://www.bilibili.com/video/BV1Gf4y1S7e5?p=7 注解: A是方阵的前提之下才能谈A是不是可逆。 只有方阵才可以计算行列式。 只有方阵才能谈是否满秩,否则只能谈列满秩或者行满秩。 既然是方阵,行数和列数一定是相等的,所以n个向量,每个向量一定是n维的。
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2021-01-15 17:34
一杯明月
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撰写论文技巧(1): 公式居中、编号右对齐
摘要:http://zhuanlan.zhihu.com/p/109899140 当你在写论文时,遇到一个公式抖抖索索的挤在角落 要求公式居中且编号、右对齐 时间比较多时你可以 法一:表格法 首先1点击【插入】栏→2点击【表格】工具→3绘制一个一行三列的表格 如上图所示在光标处得到一个1行3列的表格。 接
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2021-01-12 11:01
一杯明月
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ubuntu开机出现initramfs(requires a manual fsck)解决办法
摘要:https://blog.csdn.net/qq_38923792/article/details/91488932 今天上班打开ubuntu的虚拟机的时候出现了这个界面: 注意倒数第三行,说 /dev/sda1 需要 fsck 第一步:执行命令(sda1还是sda2要看倒数第三行的显示): fsc
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2021-01-11 11:46
一杯明月
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精确率和召回率和F_score
摘要:2022.8.31更新: Content ConfusionMatrix Example Talbe ofconfusion Preference Confusion Matrix 在机器学习领域,混淆矩阵(confusion matrix),又称为可能性表格或是错误矩阵。它是一种特定的矩阵用来呈现
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2021-01-08 22:21
一杯明月
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first name middle name last name
摘要:举例:假如一个人的名字是George Walker Bush,“baifirst name”是George,“middle name”是Walker,“last name”则是“Brush”。 在英语中,First Name 或称Given Name,就是孩子出生后家里给取的“名”;Last Nam
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2021-01-08 12:57
一杯明月
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JCR分区和中科院分区
摘要:http://sohu.com/a/333684676_120015471 关于SCI期刊JCR分区与中科院分区的说明-沈阳工业大学图书馆 (sut.edu.cn) 期刊分区是针对(或按照)不同学科依据期刊的影响因子对期刊进行的层次划分。 目前,期刊分区有两种,一种是汤森路透分区法,另一种是中科院分
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2021-01-07 19:56
一杯明月
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P1
摘要:https://www.bilibili.com/video/BV1aE411o7qd/?spm_id_from=333.788.recommend_more_video.0
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2021-01-07 02:32
一杯明月
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第3期 朴素贝叶斯算法
摘要:https://www.bilibili.com/video/BV1qt41117Hg?from=search&seid=7606350050606722730 注解: 公式(1)就是贝叶斯公式。 注解: 共有10条训练集。
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2021-01-07 02:31
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专利阶段
摘要:http://lzpat.com/zlsq/186.htm
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2021-01-05 16:59
一杯明月
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P22 朴素贝叶斯算法
摘要:https://www.bilibili.com/video/BV184411Q7Ng?p=22 贝叶斯算法:预测某个样本属于某个类别的概率,最大的概率即为类别。 例如:判断文章1属于科技、金融、娱乐那个类别?文章1属于科技类的概率最大,所以,文章1将被预测为科技类文章。 职业和超重这两个特征是相互
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2021-01-01 15:36
一杯明月
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P19 K近邻算法
摘要:https://www.bilibili.com/video/BV184411Q7Ng?p=19 注解: 分类算法的判定依据是:目标值是离散值。 注解: K-近邻算法最重要的是看距离的远近,距离近的样本归为一类。 本例中小王与蓝色的小人距离最近,所以他们归为一类。 小王不知道自己所在的区,但是他根据
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2021-01-01 15:30
一杯明月
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