概述 PCA的实现一般有两种，一种是用特征值分解去实现的，一种是用奇异值分解去实现的。特征值和奇异值在大部分人的印象中，往往是停留在纯粹的数学计算中。而且线性代数或者矩阵论里面，也很少讲任何跟特征值与奇异值有关的应用背景。奇异值分解是一个有着很明显的物理意义的一种方法，它可以将一个比较复杂的矩阵用更 ...
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2016-07-08 11:44:33
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递推式： a0 = A0 ai = ai-1*AX+AY b0 = B0 bi = bi-1*BX+BY(AX,AY,BX,BY均为已知数字)求 0-n-1 的 ai*bi 的和(设为 Sn 吧)线性代数只能做线性变换，故要得出 ai*bi 的递推式 ai*bi = AXBX*ai-1*bi-1 + ...
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2016-07-05 16:56:19
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不觉已经有半年没写了，时间真是容易荒废，这半年过了个春节，去拉萨旅行。本职工作也很忙，没有开展系统的学习和总结。 今年开始静下心来从基础开始学习，主要分为三部分，算法、线性代数、概率统计。 首先学习算法，用Python语言实现，主要是为了了解其中的思想，毕竟现成的轮子很多了。接下来学习线性代数和概率 ...
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2016-07-05 14:01:38
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Acm课程总结
Acm一开始了解这个是大一的时侯听说有一门特殊的选修课可以在大一选，同时一些学长学姐也说这门课挺难的也很有用，然后我就抱着试试的心态大一去上了前几节，说真的因为是学期末开的课比较突然前几节课其实具体实现并没有很懂只是听懂了一些算法的思想，后来由于我们测试的线性代数与课程冲突，翘了几节线代后线代老师允许了，同时发现线代本身需要学习，于是就放弃了。大二学java的时候想写点小...
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2016-07-03 20:04:31
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这一章节开始介绍线性代数中另外一个基本概念——行列式。 其实与矩阵类似，行列式也是作为简化表述多项式的一种工具，关于行列式的历史渊源，有如下的介绍。 在介绍逆矩阵的时候，我们曾提及二阶矩阵有一个基于矩阵A对应行列式|A|和伴随矩阵的计算方法，当时由于没有引入行列式就暂且搁置，今天在这里将给出详细的证 ...
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2016-07-01 06:46:20
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可以说第一章《Linear Algebra and Its Applications》着重介绍了线性代数中几个核心概念(向量、矩阵和线性方程组)之间的关系(方程的同解性)，那么下面这本书开始分别介绍这几个核心概念，比如从这篇文章开始，会简单的介绍矩阵方面的内容。 首先对于我们定义的计算工具(矩阵)， ...
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2016-06-29 06:36:49
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机器学习教程一-不懂这些线性代数知识别说你是搞机器学习的(2016-04-01)机器学习教程二-安装octave绘制3D函数图像(2016-04-30)机器学习教程三-用scikit-learn求解一元线性回归问题(2016-05-30)机器学习教程四-用scikit-learn求解多元线性回归问题(2016-05-30)机器学习教程五-用..
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2016-06-24 22:23:51
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同微分方程一样，线性代数也可以称得上是一门描述自然的语言，它在众多自然科学、经济学有着广阔的建模背景，这里笔者学识有限暂且不列举了，那么这片文章来简单的讨论一个问题——线性方程组。 首先从我们中学阶段就很熟系的二元一次方程组，我们采用换元(其实就是高斯消元)的方法。但是现在我们需要讨论更加一般的情况 ...
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2016-06-22 00:04:18
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机器学习
这是记录自学的过程，目前的理论基础就是：大学高等数学+线性代数+概率论。编程基础：C/C++,python在观看机器学习实战这本书，慢慢介入。相信有读过以上三门课的人完全可以开始自学机器学习了，当然我上面这三门课学的一般，所以你只知道有这么一个公式或名词，不懂可以百度之深究之。在写这篇文章的时候作者机器学习还没学完，故文章中的错误还请不吝指出。再次声明，系列文章只是分享学习过程，学习点...
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2016-06-20 07:07:15
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转载自：高斯消元法 高斯消元法(Gauss Elimination) 分析 & 题解 & 模板——czyuan原创 高斯消元法，是线性代数中的一个算法，可用来求解线性方程组，并可以求出矩阵的秩，以及求出可逆方阵的逆矩阵。高斯消元法的原理是：若用初等行变换将增广矩阵 化为 ，则AX = B与CX = ...
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2016-06-15 12:34:45
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