目录范数一、Lp范数二、L0范数三、L1范数四、L2范数五、L∞范数 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://.cnblogs./nickchen121/p/11686958.html 范数 一、Lp范数 p"
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2020-12-10 23:08:00
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目录范数一、Lp范数二、L0范数三、L1范数四、L2范数五、L∞范数更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html范数一、Lp范数\(p\)是一个变量，度量的是一组范数\[||x||_p = \sqrt[p]{\sum_{i=1}^nx_i^
原创
2021-04-16 11:29:28
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目录距离公式汇总一、欧式距离二、曼哈顿距离三、闵可夫斯基距离（Minkowski distance）更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html距离公式汇总假设\(n\)维空间中有两个点\(x_i\)和\(x_j\)，其中\(x_i = (
原创
2021-04-16 20:21:50
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目录距离公式汇总一、欧式距离二、曼哈顿距离三、闵可夫斯基距离（Minkowski distance） 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://.cnblogs./nickchen121/p/11686958.h
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2020-12-10 23:10:00
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目录矩阵转置 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://.cnblogs./nickchen121/p/11686958.html 矩阵转置 假设我们有一个矩阵 w=123456789" role="presen
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2020-12-10 23:07:00
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目录矩阵转置矩阵转置假设我们有一个矩阵\[w=
\begin{matrix}
1&2&3 \\
4&5&6 \\
7&8&9 \\
\end{matrix}
\]则矩阵的转置\[w^T=
\begin{matrix}
1&4&7 \\
2&5&8 \\
3&6&9 \\
\end{matrix}
\]
原创
2021-04-16 20:22:54
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上一节讲解了矩阵的初等变换，本章将学习并了解向量。此章请认真学习。向量一、向量的基本概念与运算1.向量的定义，记号由n个数构成的有序数组称为一个n维向量，每一个数字称为向量的分量；2.向量运算（1）加减法：两个向量的加减法，数乘与矩阵的运算完全一样，向量之间没有乘法（2）内积：两个向量α，β的内积，用记号（α，β）表示，计算方法为：对应位置元素相乘并相加；（α，β） = α^T · β
先发出来，防止后期咕掉 矩阵 行列式 \(\;\) 转置后行列式不变(\(A_{i,j}=A'_{j,i}\)) 一行加上另一行的若干倍，行列式不变 交换两行，行列式变为原先的相反数 \(\;\) 范德蒙德行列式 $$ D_n = \begin{vmatrix} 1 & 1 & 1 & \cdots ...
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2021-08-02 16:40:00
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投影矩阵和最小二乘
原创
2021-08-02 14:37:35
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特征值、特征向量
原创
2023-05-01 08:46:05
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目录线性代数（1）矩阵和行列式线性代数（2）线性方程组线性代数
原创
2021-12-28 09:56:01
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基础概念和符号 1.1 基本符号 2.矩阵乘法 2.1 向量-向量乘法 2.2 矩阵-向量乘法 2.3 矩阵-矩阵乘法 3 运算和属性 3.1 单位矩阵和对角矩阵 3.2 转置 3.3 对称矩阵 3.4 矩阵的迹 3.5 范数 3.6 线性相关性和秩 3.7 方阵的逆 3.8 正交阵 3.9 矩阵的
原创
2021-07-13 17:45:30
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行列式提取2 是从某一行/列同时除以2矩阵提取2 是矩阵内所有元素同时除以2
原创
2023-06-15 09:35:19
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还在为学习数学而发愁吗？看完这篇文章，希望Python能帮助你消灭数学恐惧症。用NumPy进行线性代数运算线性代数是数学的一个重要分支，比如，我们可以使用线性代数来解决线性回归问题。子程序包numpy.linalg提供了许多线性代数例程，我们可以用它来计算矩阵的逆、计算特征值、求解线性方程或计算行列式等。对于NumPy来说，矩阵可以用ndarray的一个子类来表示。用NumPy求矩阵的逆在线性代数
线性代数学习笔记二 目录 1. 线性方程组1.1. 行化简与阶梯型矩阵1.1.1. 主元位置1.1.2. 线性方程组的解1.2. 向量方程1.3. 矩阵方程1.4. 线性方程组的解集 1 矩阵记号是为解方程组带来方便。 解方程组，消元法。 三种基本变换对应于增广矩阵的下列变换: 行初等变换(倍加变换 replacement) 把某一行换成它本身与另一行的倍数的和(对换变换
参加了一个程序设计大赛，有点数学建模的模式，差不多是校级的，而且看之前的题目都是比较简单，有的就是我们的实验题或者课设题目，所以还是想水一水的（万恶之源***）题目是这样的题目
请开发一个《线性代数》课程学习辅助软件，自主设计界面，现实以下功能：
（1）计算两个矩阵的加法、减法、乘法功能
（2）求方阵的行列式
（3）求方阵的逆矩阵
具体要求如下：
（1）界面简洁，操作简便。
（2）程序源代码格式
1. 环境的建立在做实验之前需要建构计算机计算环境,具体的做法参考我的另一篇博文在起始阶段加载如下的包from scipy import linalg as la
import sympy
import numpy as np第一行导入线性代数包,第二行导入符号计算包,第三行导入数值计算包2. 输入矩阵第一种方法是使用numpy包中的linalg包, 但是计算结果全部是浮点数, 例如A=np.ar
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2023-08-10 10:16:06
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在Python中，有几个库提供了求解线性方程组Ax=b的功能。以下是一些常用的库：
1. NumPy: NumPy是Python中用于科学计算的基础库，其中的numpy.linalg.solve()函数可以用于求解线性方程组。
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2023-08-04 09:53:57
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这份讲义为初学者设计，涉及线性代数的基本概念、特殊矩阵及其应用，并提供了相应代码和图示。人工智能的基础是数学，线性代数又是其中的重要部分。然而，对于数学基础不好的人来说，「线性代数」是一门非常抽象的课程。如何学习线性代数呢？这个 GitHub 项目介绍了一份入门级线性代数课程讲义，适合大学生、程序员、数据分析师、算法交易员等，使用的代码用 Python 语言写成。项目地址：https://gith
前言：这是学校多元统计分析课程布置的实验（包括基于python的线性代数运算、线性回归分析实验、聚类分析、因子分析和主成分分析），这里分享出来，注解标注的比较全，供大家参考。使用Python语言开发完成以下运算。1、已知有两个矩阵A和B，如下所示：①求A+B、A-B；import numpy as np
import pandas as pd
from fractions import Fract
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2023-08-06 09:23:17
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