1. 矩阵和向量1.1 矩阵 ⎡⎣⎢⎢⎢⎢1402137194914719182114371448⎤⎦⎥⎥⎥⎥这个是4x2的矩阵，即4行2列。矩阵的维度即行数乘以列数。矩阵的元素（矩阵项）： A=⎡⎣⎢⎢⎢⎢1402137194914719182114371448⎤⎦⎥⎥⎥⎥ Ai,j指第i行，第j列的元素。 1.2 向量向量是一种特殊的矩阵，此处我们一般指列向量，以下是四维的列向量。 ⎡⎣⎢
向量和矩阵你真的清楚吗一、向量是什么东东向量：在数学中，向量（也称为欧几里得向量、几何向量、矢量），指具有大小（magnitude）和方向的量。它可以形象化地表示为带箭头的线段。箭头所指：代表向量的方向；线段长度：代表向量的大小。与向量对应的量叫做数量（物理学中称标量），数量（或标量）只有大小，没有方向。 题外话：数学上，向量表示有两种选择：行向量和列向量。这两种方式没有本质区别，选取那种都可以。
深度学习中如何直观的理解向量和矩阵
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2021-07-05 23:01:42
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在3d世界中，我们需要不停的在各个空间里面转换坐标，比如把物体由模型空间转化到世界空间，把世界空间中的点转换到摄像机的视图空间。我们知道，坐标转换可以用向量与一个转换矩阵相乘来达到转换目的。但要注意的是如果选择的是行向量，则是矩阵放在右边相乘，如果是列向量，则需要把矩阵放在向量左边相乘。如果不考虑位移，则我们可以用一个3X3矩阵来表示旋转或者缩放操作。&nbs
0. 标量、向量、矩阵互相求导的形状 标量、向量和矩阵的求导（形状） 标量x (1,) 向量x (n,1) 矩阵X (n,k) 标量y (1,) $\frac{\partial y}{\partial x}$ (1,) $\frac{\partial y}{\partial\textbf x}$ ( ...
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2021-08-14 10:45:00
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1. 简介 在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类(异常值检测)以及回归分析。SVM算法中，我们将数据绘制在n维空间中（n代表数据的特征数），然后查找可以将数据分成两类的超平面。SVM一般只能，对于多类问题效果不好。 SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。SVM学习的。对于线性可分的数据集来说，
分类目录：《算法设计与分析》总目录矩阵乘法是矩阵运算中最重要的操作之一。两个矩阵AAA和BBB的矩阵乘积是第三个矩阵CCC。为了使乘法定义良好，矩阵AAA的列数必须和矩阵BBB的行数相等。如果矩阵AAA的形状是m×nm\times nm×n，矩阵BBB的形状是n×pn\times pn×p，那么矩阵CCC的形状是m×pm\times pm×p。
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2022-04-27 20:24:48
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矩阵分解矩阵分解算法为每个用户和物品生成一个隐向量，将用户和视频定位到隐向量空间中，距离相近的用户和视频表名兴趣点相近，就一年将距离相近的视频推荐给目标用户。矩阵分解算法框架：矩阵分解算法将mxn的共现矩阵R分解为mxk维的用户矩阵U和kxn维的物品矩阵V相乘的形式，其中m是用户数量,n是物品数量，k是隐向量的维度。k的大小决定了隐向量表达能力的强弱，k的取值越小，隐向量包含的信息越少，模型泛化能
目录1、引言2、向量2.1、向量2.2、向量的运算2.2.1、向量的加法2.2.2、向量的减法2.2.3、向量与标量的乘法2.2.4、向量的单位化2.2.5、向量的点积2.2.5.1、向量的点积运算2.2.5.2、向量的点积的几何意义2.2.6、向量的叉积2.2.6.1、向量的叉积计算2.2.6.2、向量的叉积的几何意义3、结束语 1、引言 这一篇主要复习中学知识向量的相关知识，涉及知识点如下
分类目录：《算法设计与分析》总目录有些特殊类型的向量和矩阵是特别有用的，本文将介绍它们。对角矩阵对角矩阵指只在主对角线上含有非零元素，其他位置都是零。形式上，矩阵DDD是对角矩阵，当且仅当对于所有的i≠ji\neq ji=j我们有Di,j=0D_{i, j}=0Di,j=0。前文我们已经看到过一个对角矩阵：单位矩阵，对角元素全部是1。
原创
2022-04-27 20:24:25
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支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane）1.背景1.1 最早是由Vladimir N. Vapnik 和 Alexe
有小伙伴让我试试这道题，这个书上有。P207。并且课后习题也有 向量处理中的优化:链接技术知识点复习例题的巩固（1）1、2、3串行执行需要多少拍？第一条向量指令，V3<--存储器:第二条向量指令，V2<--V0+V1:第三条向量指令，V4=V2 X V3（2）1、2并行执行后，再执行3？（3）采用链接技术？ 知识点复习我猜，之所以有网友问这道题，肯定是不晓得访存为什么6拍等问题。 这里
Numpy中的向量与矩阵：1.创建： 向量、矩阵均由array函数创建，区别在于向量是v=array( [逗号分隔的元素] )，矩阵是M=array( [[ ]] ) 注意矩阵是双方括号向量可以执行基本的线性代数运算（运算是基于元素的运算），例如标量乘法/除法、线性组合、范数、标量积等。访问数组项： 向量索引与切片类似于字符串与列表通过索引访问矩阵（
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2023-08-27 22:07:31
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矩阵向量化，在矩阵乘法、转置、逐元素乘法等会用到；另外可以使用numpy的kron计算kronecker积。
原创
2022-07-14 10:05:20
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1.矩阵运算NumPy对于多维数组的运算，缺省情况下并不使用矩阵运算，如果你希望对数组进行矩阵运算的话，可以调用相应的函数。1.1 matrix对象numpy库提供了matrix类，使用matrix类创建的是矩阵对象，它们的加减乘除运算缺省采用矩阵方式计算。例如： 因为a是用matrix创建的矩阵对象，因此乘法和幂运算符都变成了矩阵运算，于是上面计算的是矩阵a和其逆矩阵的乘积，结果是一个单位矩阵
Deep Matrix Factorization Models for Recommender Systems作者：Hong-Jian Xue, Xin-Yu Dai, Jianbing Zhang, Shujian Huang, Jiajun Chen Abstract推荐系统通常使用用户-项目交互评分、隐式反馈和辅助信息进行个性化推荐。矩阵因式分解是预测一个用户在一组项目上的个性化排序的基本
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2023-09-17 09:20:58
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在Cesium经常用到矩阵变换。比如将一个物体移动、缩放、平移都可以用变换矩阵来计算。再比如将三维场景中的物体转换为屏幕上显示的二维图形，需要用到透视投影（perspective projection）矩阵。变换（tansformation）是一个函数，实现将一个空间坐标映射为另一个空间坐标，矩阵（matrix）是这种计算的一种方式，在三维开发中用途广泛。一、向量1.1、向量的基本概念向量又称为矢
矩阵分解 (decomposition, factorization)是将矩阵拆解为数个矩阵的乘积，可分为三角分解、满秩分解、QR分解、Jordan分解和SVD（奇异值）分解等，常见的有三种：1)三角分解法 (Triangular Factorization)，2)QR 分解法 (QR Factorization)，3)奇异值分解法 (Singular Value Decomp
向量 vector代数表示，一个向量表示一组有序排列的数，详见向量的数量积，向量外积数量积（又叫内积、点积dot product; scalar product），感觉一般别叫点乘，容易和矩阵或者多维数组的点乘混淆，也有的人叫点乘，但是记住多维和向量的点乘含义不一样就i下。 代数表示，对应元素相乘后相加，见向量外积 又称为叉乘（Cross Product）又称向量积（Vector Product）
根据矩阵中包含元素的内容及分布排列形式，可将矩阵如下分类： 图1 按元素内容及排列形式的矩阵分类及各类矩阵之间的关系 一般矩阵 数域F上的m*n个数aij，i=1, 2, …, m; j=1, 2, …, n, 排成m行n列的数表，称为m*n矩阵，简记为A=[aij]m*n 零矩阵 所有元素都为0的矩阵。记为0 n阶方阵 行数与列数相等的
