一、线性回归问题 输入的是特征向量，输出为实数，对于，，模型函数为 衡量误差为平方错误，则Ein为， Eout为未来没有看过的数据资料在模型函数上所得的错误 二、线性回归算法 由Ein可得 目的是求得Ein最小，可知在最低点时Ein最小，即梯度为0的时候 由， 如同，可知 其中 令，可得 输入矩阵X ...
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2017-05-09 21:50:24
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不同特征值所定义的特征子空间的和是直和 定义线性变换可以对角化：线性变换有n个不同（线性无关的）的特征向量 推理：：：：判断一个矩阵/线性变换是否可以对角化的充分条件（不是必要条件）:线性变换有n个不同的特征值（线性变换的特征多项式没有重根） 推理：：：：线性变换的所有特征值的所对对应的特征子空间： ...
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2017-05-06 11:56:00
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一. 贝叶斯公式推导 朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素是因为其思想基础的简单性：就文本分类而言，它认为词袋中的两两词之间的关系是相互独立的，即一个对象 的特征向量中每个维度都是相互独立的。例如，黄色是苹果和梨共有的属性，但苹果 和梨是相互独立的。这是朴素贝叶斯理论的思想基础。现在我们 ...
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2017-05-05 18:25:59
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前面说完KMP算法的特征向量，现在开始谈一下KMP算法了。 kmp算法的思想是这样的： 子串和长串比较，，当遇到相同的时候，继续比较，当不匹配时，子串右移，使得子串的不匹配位置的最长前缀串移动到长串的不匹配位置左边，与之相邻。 之后继续，如若一直不匹配，直到最长前缀串为0，则从子串第一位继续与不匹配 ...
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2017-04-30 15:13:07
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Octave入门基础 一。简单介绍 1.1 Octave是什么? Octave是一款用于数值计算和画图的开源软件。和Matlab一样,Octave 尤其精于矩阵运算:求解联立方程组、计算矩阵特征值和特征向量等等。 1.2 Octave的适用对象 Octave和Matlab被project人员和科研人 ...
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2017-04-28 10:31:43
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前言跳过废话，直接看正文文本分类任务是一个经久不衰的课题，其应用包括垃圾邮件检测、情感分析等。传统机器学习的做法是先进行特征工程，构建出特征向量后，再将特征向量输入各种分类模型（贝叶斯、SVM、神经网...
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2017-04-26 01:26:17
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假设子串P有m个字符，子串P的特征向量N有m个非负整数，与每个字符一一对应。 也就是说每个字符都有属于自己，用来描述所在位置特征的专属数字。 那么，问题来了，这个数字的意义是什么？换句话说这个数字的作用是什么？用来描述什么？ 嗯哼！敲黑板，注意听哦。 假设位置是i，N[i]是5，则5代表，从p的前五 ...
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2017-04-25 22:21:49
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矩阵的特征值和特征向量是线性代数以及矩阵论中很重要的一个概念。在遥感领域也是经经常使用到。比方多光谱以及高光谱图像的主成分分析要求解波段间协方差矩阵或者相关系数矩阵的特征值和特征向量。依据普通线性代数中的概念，特征值和特征向量能够用传统的方法求得，可是实际项目中一般都是用数值分析的方法来计算，这里介 ...
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2017-04-18 09:47:45
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学习了数学线性代数的矩阵的特征值和特征向量 ...
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2017-04-14 17:06:11
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