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詹惠兒

矩陣和行列式有什么區(qū)別？

問：矩陣和行列式有什么區(qū)別？答：矩陣的本質(zhì)是一個線性變換，他把一個向量變成另外一個向量，也可以是一個坐標(biāo)系變換，把一個向量的坐標(biāo)系變成成另一個坐標(biāo)系，向量數(shù)值不變；而行列式是矩陣的一個計算值，是矩陣所表示的線性變換對幾何圖形的面積/體積的變化率,變化率就是一個數(shù)值。另外，二者的計算方式也有比較大的區(qū)別：1. 兩個矩陣相等是指對應(yīng)元素都相等;兩個行列式相等不要求對應(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)不易求解時就選擇反方向思路，構(gòu)造一個損失函數(shù)，來求取損失函數(shù)的最小值。損失函數(shù)可求導(dǎo)后為凸函數(shù)時，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，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)。為什么說損失函數(shù)MSE比SSE更加適合使用梯度下降法呢，SSE則是沒有除樣本n，那么當(dāng)樣本量大的時候，梯度值算出的也比較大，步長就要盡量小。選擇步長時就更加敏感

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小懶愛科比

數(shù)據(jù)挖掘需了解的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

來自老師，怒碼一、統(tǒng)計學(xué)部分1.統(tǒng)計學(xué)的解決問題的思路（數(shù)據(jù)分析的四個環(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)計學(xué)幾個基本概念：數(shù)據(jù)類型總體和樣本參數(shù)和統(tǒng)計量變量 3.“描述統(tǒng)計”分析方法：分析角度（總體規(guī)模、對比關(guān)系、集中趨勢、離散程度、偏態(tài)、峰態(tài)）重要指標(biāo)的計算（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)分析中常見的分

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M151****2366

Excel里計算行列式或者矩陣的方法！

搜索行列式，只會出現(xiàn)一種函數(shù)搜索矩陣，會出現(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n次多項式，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指標(biāo)來度量2個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)計學(xué)中常用的分布

常用的分布1.正態(tài)分布：一個神奇的分布：任何分布任何統(tǒng)計量隨著其自由度或樣本量的增大，其最終都會服從正態(tài)分布——正態(tài)分布是所有分布的終極狀態(tài)。因此：當(dāng)要計算一般正態(tài)分布的概率時，應(yīng)先將其轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布再計算。2.卡方分布：是相互獨立的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的平方和3.t分布：實際上是Z分布小時候的樣子（矮一點、胖一點），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，其通過放棄最小二乘法的無偏性，以損失部分信息為代價來尋找效果稍差但回歸系數(shù)更符合實際情況的模型方程。簡單來說，嶺回歸是通過引入k個單位陣，使回歸系數(shù)可以估計，得到的回歸估計值要比簡單線性回歸系數(shù)更加穩(wěn)定，也更加接近真實情況。雖然引入單位陣會導(dǎo)致信息丟失，但同時也換來回歸模型的合理估計。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)計學(xué)習(xí): corr相關(guān)系數(shù)的四種參數(shù)

根據(jù)實際情況, 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), 但實際情況有不同之處不填和 Pearson的結(jié)果是一樣的 : 度量兩變量X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)，不過它所計算的對象是分類變量。

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M151****2366

概率論和數(shù)理統(tǒng)計知識點總結(jié)(超詳細(xì)版)

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anranhui

絕對距離，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論中由一個時間維和三個空間維組成的時空，為俄裔德國數(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簡介：本文介紹可能涉及一些數(shù)學(xué)中的線性變換知識。

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anranhui

SVD-矩陣奇異值分解 —— 原理與幾何意義

1.簡介SVD 全稱：Singular Value Decomposition。SVD 是一種提取信息的強大工具，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：隱性語義分析 (Latent Semantic Analysis, LSA) 或隱性語義索引 (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)，并畫出散點圖步驟四：分割測試集訓(xùn)練集20%的數(shù)據(jù)作為測試集80%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集步驟五：回歸F檢驗T檢驗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（點乘）定義概括地說，向量的內(nèi)積（點乘/數(shù)量積）。對兩個向量執(zhí)行點乘運算，就是對這兩個向量對應(yīng)位一一相乘之后求和的操作，如下所示，對于向量a和向量b：a aa和b的點積公式為：a這里要求一維向量a和向量b的行列數(shù)相同。注意：點乘的結(jié)果是一個標(biāo)量(數(shù)量而不是向量)定義：兩個向量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

實數(shù)和有理數(shù)的區(qū)別？

1.實數(shù)可以分為有理數(shù)和無理數(shù)兩類，包括正實數(shù)，負(fù)實數(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.無理數(shù)：無線不循環(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數(shù)n。推論1 含有n個未知量n個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 若在一個齊次線性方程組中，方程的個數(shù)m小于未知量的個數(shù)n，那么這個方程組一定有非零

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讀童話的狼

知道一個矩陣，怎么求其逆矩陣？

運用初等行變換法。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nX2n的矩陣B=[A,I] 對B施行初等行變換，即對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，B的右一半矩陣同時化為了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

矩陣乘法如何計算？

1、當(dāng)矩陣A的列數(shù)（column）等于矩陣B的行數(shù)（row）時，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，若沒有矢量可用有限個其他矢量的線性組合所表示，則稱為線性無關(guān)或線性獨立(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的三個矢量(1, 0, 0)，(0, 1, 0)和(0, 0, 1)線性無關(guān)。但(2, ?1, 1)，(1, 0, 1)和(3

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