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詹惠兒

矩陣和行列式有什么區(qū)別？

問(wèn)：矩陣和行列式有什么區(qū)別？答：矩陣的本質(zhì)是一個(gè)線性變換，他把一個(gè)向量變成另外一個(gè)向量，也可以是一個(gè)坐標(biāo)系變換，把一個(gè)向量的坐標(biāo)系變成成另一個(gè)坐標(biāo)系，向量數(shù)值不變；而行列式是矩陣的一個(gè)計(jì)算值，是矩陣所表示的線性變換對(duì)幾何圖形的面積/體積的變化率,變化率就是一個(gè)數(shù)值。另外，二者的計(jì)算方式也有比較大的區(qū)別：1. 兩個(gè)矩陣相等是指對(duì)應(yīng)元素都相等;兩個(gè)行列式相等不要求對(duì)應(yīng)元素都相等，甚至階數(shù)也可以不一樣，

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anranhui

為什么損失函數(shù)是MSE的時(shí)候，使用梯度下降法最好。

我們要求解函數(shù)的最優(yōu)解，當(dāng)不易求解時(shí)就選擇反方向思路，構(gòu)造一個(gè)損失函數(shù)，來(lái)求取損失函數(shù)的最小值。損失函數(shù)可求導(dǎo)后為凸函數(shù)時(shí)，則可以直接等于0，求解最小值。損失函數(shù)可求導(dǎo)后不是凸函數(shù)時(shí)，則需要使用梯度下降法，因此梯度下降法需要損失函數(shù)可求導(dǎo)。為什么說(shuō)損失函數(shù)MSE比SSE更加適合使用梯度下降法呢，SSE則是沒(méi)有除樣本n，那么當(dāng)樣本量大的時(shí)候，梯度值算出的也比較大，步長(zhǎng)就要盡量小。選擇步長(zhǎng)時(shí)就更加敏感

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小懶愛(ài)科比

數(shù)據(jù)挖掘需了解的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

來(lái)自老師，怒碼一、統(tǒng)計(jì)學(xué)部分1.統(tǒng)計(jì)學(xué)的解決問(wèn)題的思路（數(shù)據(jù)分析的四個(gè)環(huán)節(jié)、數(shù)據(jù)分析師的四大任務(wù)：收集/抓取/獲取、處理/清洗、分析、解釋數(shù)據(jù)） 2.統(tǒng)計(jì)學(xué)幾個(gè)基本概念：數(shù)據(jù)類型總體和樣本參數(shù)和統(tǒng)計(jì)量變量 3.“描述統(tǒng)計(jì)”分析方法：分析角度（總體規(guī)模、對(duì)比關(guān)系、集中趨勢(shì)、離散程度、偏態(tài)、峰態(tài)）重要指標(biāo)的計(jì)算（算數(shù)平均數(shù)、總體方差、總體標(biāo)準(zhǔn)差、樣本方差、樣本標(biāo)準(zhǔn)差、離散系數(shù)） 4.數(shù)據(jù)分析中常見(jiàn)的分

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M151****2366

Excel里計(jì)算行列式或者矩陣的方法！

搜索行列式，只會(huì)出現(xiàn)一種函數(shù)搜索矩陣，會(huì)出現(xiàn)四種函數(shù)，用之前要看一下每種函數(shù)的功能另外，矩陣計(jì)算要用Ctrl+Shift+Enter哦！

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shauna570392

行列式和行列式的六條性質(zhì)是什么？

在數(shù)學(xué)中，n階行列式表示一個(gè)n次多項(xiàng)式，這是行列式的基礎(chǔ)定義。在線性變換中，行列式描述的是空間被拉伸/壓縮的比例。以2維空間為例：既然線性變換是改變基組，那么我們只需要找到一個(gè)指標(biāo)來(lái)度量2個(gè)基向量圍成的矩形面積增大或縮小的比例。該指標(biāo)就是行列式的值。記作det() ，或| |.只有行列數(shù)相等的方陣才有行列式。若矩陣的行列式的值為負(fù)，則空間發(fā)生翻轉(zhuǎn)，即坐標(biāo)軸兩兩左右手定則發(fā)生變化。若行列式的值為0

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bowan.

統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的分布

常用的分布1.正態(tài)分布：一個(gè)神奇的分布：任何分布任何統(tǒng)計(jì)量隨著其自由度或樣本量的增大，其最終都會(huì)服從正態(tài)分布——正態(tài)分布是所有分布的終極狀態(tài)。因此：當(dāng)要計(jì)算一般正態(tài)分布的概率時(shí)，應(yīng)先將其轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布再計(jì)算。2.卡方分布：是相互獨(dú)立的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的平方和3.t分布：實(shí)際上是Z分布小時(shí)候的樣子（矮一點(diǎn)、胖一點(diǎn)），自由度n就是他的年齡，隨著年齡的增大他逐漸變高變瘦變成了Z分布。4.F分布5.各分布

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Kevin66832

解決多重共線性之嶺回歸分析

嶺回歸嶺回歸分析（Ridge Regression）是一種改良的最小二乘法，其通過(guò)放棄最小二乘法的無(wú)偏性，以損失部分信息為代價(jià)來(lái)尋找效果稍差但回歸系數(shù)更符合實(shí)際情況的模型方程。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，嶺回歸是通過(guò)引入k個(gè)單位陣，使回歸系數(shù)可以估計(jì)，得到的回歸估計(jì)值要比簡(jiǎn)單線性回歸系數(shù)更加穩(wěn)定，也更加接近真實(shí)情況。雖然引入單位陣會(huì)導(dǎo)致信息丟失，但同時(shí)也換來(lái)回歸模型的合理估計(jì)。分析步驟嶺回歸分析步驟共為2步：（1）

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陳革007

Python 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí): corr相關(guān)系數(shù)的四種參數(shù)

根據(jù)實(shí)際情況, 將corr 里面的四種不同參數(shù) 都試了一下雖然都是相關(guān)系數(shù), 但實(shí)際情況有不同之處不填和 Pearson的結(jié)果是一樣的 : 度量?jī)勺兞縓和Y之間相互關(guān)系（線性相關(guān)）spearson : 根據(jù)原始數(shù)據(jù)的排序位置進(jìn)行求解kendall: 也是一種秩相關(guān)系數(shù)，不過(guò)它所計(jì)算的對(duì)象是分類變量。

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M151****2366

概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)知識(shí)點(diǎn)總結(jié)(超詳細(xì)版)

https://wenku.baidu.com/view/d2fc53243b68011ca300a6c30c2259010202f3b2.html

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anranhui

絕對(duì)距離，歐氏距離，切比雪夫距離，閔氏距離

閔氏距離閔氏空間指狹義相對(duì)論中由一個(gè)時(shí)間維和三個(gè)空間維組成的時(shí)空，為俄裔德國(guó)數(shù)學(xué)家閔可夫斯基(H.Minkowski,1864-1909)最先表述。他的平坦空間（即假設(shè)沒(méi)有重力，曲率為零的空間）的概念以及表示為特殊距離量的幾何學(xué)是與狹義相對(duì)論的要求相一致的。閔可夫斯基空間不同于牛頓力學(xué)的平坦空間。阿爾伯特·愛(ài)因斯坦在瑞士蘇黎世聯(lián)邦科技大學(xué)(Eidgen?ssische Technische H

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anranhui

主成分分析——解析幾何方向介紹

詳情介紹地址——https://wenku.baidu.com/view/041755a4302b3169a45177232f60ddccdb38e6ec.html簡(jiǎn)介：本文介紹可能涉及一些數(shù)學(xué)中的線性變換知識(shí)。

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anranhui

SVD-矩陣奇異值分解 —— 原理與幾何意義

1.簡(jiǎn)介SVD 全稱：Singular Value Decomposition。SVD 是一種提取信息的強(qiáng)大工具，它提供了一種非常便捷的矩陣分解方式，能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中十分有意思的潛在模式。主要應(yīng)用領(lǐng)域包括：隱性語(yǔ)義分析 (Latent Semantic Analysis, LSA) 或隱性語(yǔ)義索引 (Latent Semantic Indexing, LSI)；推薦系統(tǒng) (Recommend

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讀童話的狼

|AA^T|為什么等于|A|^2？

這是行列式的一個(gè)性質(zhì)，A^T是矩陣的轉(zhuǎn)置，AA^T是矩陣乘法，|AA^T|是矩陣行列式的計(jì)算A的行列式與A轉(zhuǎn)置的行列式是一樣的|AA^T|=|A||A^T|=|A||A|=|A|^2

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顏夕小妞

線性回歸建模的流程

步驟一：明確需求明確因變量Y步驟二：數(shù)據(jù)清洗缺失值處理異常值處理：三倍標(biāo)準(zhǔn)差以外的數(shù)值分類變量步驟三：相關(guān)性分析探索所有自變量與因變量的相關(guān)性，得出相關(guān)系數(shù)，并畫出散點(diǎn)圖步驟四：分割測(cè)試集訓(xùn)練集20%的數(shù)據(jù)作為測(cè)試集80%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集步驟五：回歸F檢驗(yàn)T檢驗(yàn)R^2：一元線性回歸，看R^2：多元線性回歸，看調(diào)整R^2步驟六：模型調(diào)優(yōu)殘差服從正態(tài)分布含義：殘差服從

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讀童話的狼

什么是內(nèi)積？

向量的內(nèi)積（點(diǎn)乘）定義概括地說(shuō)，向量的內(nèi)積（點(diǎn)乘/數(shù)量積）。對(duì)兩個(gè)向量執(zhí)行點(diǎn)乘運(yùn)算，就是對(duì)這兩個(gè)向量對(duì)應(yīng)位一一相乘之后求和的操作，如下所示，對(duì)于向量a和向量b：a aa和b的點(diǎn)積公式為：a這里要求一維向量a和向量b的行列數(shù)相同。注意：點(diǎn)乘的結(jié)果是一個(gè)標(biāo)量(數(shù)量而不是向量)定義：兩個(gè)向量a與b的內(nèi)積為 a·b = |a||b|cos∠(a, b)，特別地，0·a =a·0

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LXM21

實(shí)數(shù)和有理數(shù)的區(qū)別？

1.實(shí)數(shù)可以分為有理數(shù)和無(wú)理數(shù)兩類，包括正實(shí)數(shù)，負(fù)實(shí)數(shù)和0三類。2.有理數(shù)可以分成整數(shù)和分?jǐn)?shù)，而整數(shù)可以分為正整數(shù)、0和負(fù)整數(shù)。3.無(wú)理數(shù)：無(wú)線不循環(huán)小數(shù)，不能寫作兩整數(shù)之比。（非完全平方數(shù)的平方根、π、e）

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PhilipLiang

齊次線性方程組有非零解的條件--筆記整理

定理一個(gè)齊次線性方程組有非零解的充分且必要條件是：它的系數(shù)矩陣的秩r小于它的未知量的個(gè)數(shù)n。推論1 含有n個(gè)未知量n個(gè)方程的齊次線性方程組有非零解的充分且必要e799bee5baa6e79fa5e98193e4b893e5b19e31333365666238條件是：方程組的系數(shù)行列式等于零。推論2 若在一個(gè)齊次線性方程組中，方程的個(gè)數(shù)m小于未知量的個(gè)數(shù)n，那么這個(gè)方程組一定有非零

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讀童話的狼

知道一個(gè)矩陣，怎么求其逆矩陣？

運(yùn)用初等行變換法。具體如下：將一抄n階可逆矩陣A和n階單位矩陣I寫成一個(gè)nX2n的矩陣B=[A,I] 對(duì)B施行初等行變換，即對(duì)A與I進(jìn)行完全相同的若干初等行變換，目標(biāo)是把A化為單位矩陣。當(dāng)A化為單位矩陣I的同時(shí)，B的右一半矩陣同時(shí)化為了A的逆襲矩陣。如求a的逆矩陣a故A可逆并且，由右一半可得逆矩陣A^-1= 逆矩陣的性質(zhì)：1、可逆矩陣一定是方陣。知2、如果矩陣A是可

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讀童話的狼

矩陣乘法如何計(jì)算？

1、當(dāng)矩陣A的列數(shù)（column）等于矩陣B的行數(shù)（row）時(shí)，A與B可以相乘。2、矩陣C的行數(shù)等于矩陣A的行數(shù)，C的列數(shù)等于B的列數(shù)。3、乘積C的第m行第n列的元素等于矩陣A的第m行的元素與矩陣B的第n列對(duì)應(yīng)元素乘積之和。

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讀童話的狼

線性相關(guān)就是指兩條向量有數(shù)量關(guān)系是吧兩條平行的向量線性相關(guān)嗎

線性相關(guān)是指二個(gè)向量存在數(shù)量關(guān)系。在線性代數(shù)里，矢量空間的一組元素中，若沒(méi)有矢量可用有限個(gè)其他矢量的線性組合所表示，則稱為線性無(wú)關(guān)或線性獨(dú)立(linearly independent)，反之版稱為線性相權(quán)關(guān)(linearly dependent)。例如在三維歐幾里得空間R的三個(gè)矢量(1, 0, 0)，(0, 1, 0)和(0, 0, 1)線性無(wú)關(guān)。但(2, ?1, 1)，(1, 0, 1)和(3

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