http://rolfzhang.com/articles/191.htmlJavaScript小特性(7)——面向对象http://rolfzhang.com/articles/825.html其他所有 http://rolfzhang.com/?s=JavaScript%E5%B0%8F%E7%89%B9%E6%80%A7最近看完了《ppk on JavaScript》，一本算是进阶的Jav
在这篇博文中，我们将讨论如何使用 Python 求解特征值的问题。特征值在众多领域都有应用，例如机器学习、信号处理和系统分析等，但在实际操作中我们常常遇到一些问题。下面将详细记录解决这一问题的过程。
### 问题背景
在数据科学和工程领域，特征值的计算是一项常见的任务。特征值可以帮助我们理解数据的主要成分，以及在系统分析中评估系统的稳定性。最近，一个团队在处理大型矩阵的特征值时碰到了性能问题，
import numpy as np
import torch as torch
# 0 1 0 1 1
# 1 0 1 0 0
# 0 1 0 0 1
# 1 0 0 0 1
# 1 0 1 1 0
x=np.array([[0 ,1 ,0 ,1, 1],
[1 ,0, 1, 0, 0],[0, 1, 0, 0, 1],[1, 0, 0, 0, 1],[1, 0, 1
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2023-06-20 21:20:26
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矩阵分析和处理6、 矩阵的特征值和向量7、矩阵初等变化及二次型7.1、求行阶梯矩阵及向量组的基7.2、正交基、正交矩阵7.3、正定矩阵7.4、矩阵的对角化 <Matlab 科学计算学习笔记> 6、 矩阵的特征值和向量计算矩阵A的特征值和特征向量的函数是eig(A)和eigs(A): 1、E = eig(A) :求矩阵A的全部特征值，构成向量E。 2、[V,D] = eig(A)：求
一 . 定义设 A 是 n 阶方阵，如果数 λ 和 n 维非零向量 X 使关系式AX = λX 成立 。那么，1. 特征值：这样的数 λ 称为矩阵 A 的特征值。2. 特征向量：非零向量 X 称为 A 的对应于特征值 λ 的特征向量。3. 特征空间：直观上看，非零向量 X 在 A 的作用下，保持方向不变、进行了比例为 λ 的长度伸缩。那么
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2024-01-26 11:04:01
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求矩阵特征值和特征向量的一个小程序代码较长，如果不能执行，就是要建立结构体，大家试试吧，希望能用。//
// 实对称三对角阵的全部特征值与特征向量的计算
//
// 参数：
// 1. double dblB[] - 一维数组，长度为矩阵的阶数，传入对称三对角阵的主对角线元素；
// 返回时存放全部特征值。
// 2. double dblC[] - 一维数组，长度为矩阵的阶数，前n-
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2024-01-26 10:05:23
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# 使用QR分解求解特征值的Python方法
数学和计算科学领域中，特征值问题在许多应用中都至关重要，例如在物理、工程、经济学和数据科学等领域。特征值的求解方式众多，其中QR分解是一种直观而有效的方法。本文将介绍如何使用Python实现QR分解，并计算矩阵的特征值。
## 1. 什么是QR分解？
QR分解是一种将一个矩阵分解为两个矩阵的方法，其中Q是一个正交矩阵，R是一个上三角矩阵。具体来说
# 用Python实现特征值求解（不使用库函数）
在数学和机器学习领域，特征值（Eigenvalue）和特征向量（Eigenvector）的计算是非常重要的，通常我们会使用诸如 NumPy 等库来快速实现。但是，理解特征值的计算过程对于新手来说同样关键。本文将通过不使用任何外部库来实现特征值的求解。
## 整体流程
我们从确定特征值的定义开始，再逐步实现求解算法。以下是实现特征值求解的步骤：
计算方阵的特征值和右特征向量。参数： a : ( …，M，M）数组 将计算特征值和右特征向量的矩阵返回： w : ( …，M）数组 特征值，每个都根据其多样性重复。特征值不一定是有序的。结果数组将是复数类型，除非虚部为零，在这种情况下它将被转换为实数类型。当a 是实数时，得到的特征值将是实数（0虚部）或出现在共轭对中v : ( …，M，M）数组 归一化（单位“长度”）特征向量，使得列v[:,i
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2023-12-09 11:24:26
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非常感谢，datawhale提供的课程资源：https://www.bilibili.com/video/BV1e341127Lt?p=2 以下是这个课程的笔记一、tensor的属性：type:float,long, device的属性：用什么卡，比如CPU,GPU requires_grad属性：是否支持求导 pin_memory属性：是否塞到内存里面，运算快，但是内存高 is_leaf:是否是
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2023-10-20 22:41:01
305阅读
在设计算法时，必须充分注意舍入误差对计算结果的影响。对于同一个计算问题，不同的算法，由于舍入误差的积累不同，其计算结果可能大不相同，即使一个非常良态的问题，由于使用的方法不当，也可使计算结果完全失真，而变得毫无用处。【例】考虑线性方程组Ax=b,其中 A=[1e-11 1;1+1e-11 1];b=[1 2]容易验证这是一个十分良态的矩
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2024-01-09 14:42:28
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在许多应用程序中，使用其他表示形式分解矩阵非常有用。SciPy支持多种分解，并不是所有的都会用到，本文根据实际使用情况逐步添加测试用例。1、特征值和特征向量 特征值-特征向量问题是最常用的线性代数运算之一。在一
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2023-09-04 14:58:26
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奇异值分解 SVD(Singular Value Decomposition)是一种重要的矩阵分解方法，可以看做是特征分解在任意矩阵上的推广，SVD是在机器学习领域广泛应用的算法。特征值和特征向量定义：设 A 是 n 阶矩阵，若数 λ 和 n 维非零向量 x 满足那么，数 λ 称为方阵 A 的特征值，x 称为 A 的对应于特征值 λ 的特征向量说明：特征向量 x 不等于0，特征值问题仅仅针对方阵；
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2024-05-04 08:49:27
32阅读
数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。
特征工程：特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。特征提取的意义：会直接影响机器学习的效果。
pandas数据清理；sklearn特征工程 为什么进行特征提取（特征抽取）？特征抽取是把
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2023-12-25 10:27:05
71阅读
大多数数据挖掘算法都依赖于数值或类别型特征，从数据集中抽取数值和类别型特征，并选出最佳特征。特征可用于建模， 模型以机器挖掘算法能够理解的近似的方式来表示现实特征选择的另一个优点在于：降低真实世界的复杂度，模型比现实更容易操纵 特征选择scikit-learn中的VarianceThreshold转换器可用来删除特征值的方差达不到最低标准 的特征。import numpy as np
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2023-07-03 16:14:08
143阅读
##基础概念
特征工程是通过对原始数据的处理和加工，将原始数据属性通过处理转换为数据特征的过程，属性是数据本身具有的维度，特征是数据中所呈现出来的某一种重要的特性，通常是通过属性的计算，组合或转换得到的。比如主成分分析就是将大量的数据属性转换为少数几个特征的过程。某种程度而言，好的数据以及特征往往是一个性能优秀模型的基础。既然叫特征工程，自然涵盖了很多内容，而其中涉及到的比较重要的部分是特征的处
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2023-11-13 15:03:31
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大学学习线性代数的时候，特征值（eigenvalue）和特征向量（eigenvector）一直不甚理解，尽管课本上说特征值和特征向量在工程技术领域有着广泛的应用，但是除了知道怎么求解特征值和特征向量之外，对其包含的现实意义知之甚少。研究生之后学习统计学，在进行主成分分析过程中，需要求解变量的协方差矩阵的特征值和特征向量，并根据特征值的大小确定主成分，似乎知道了特征值和特
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2023-10-12 20:39:07
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读写特征值之前，用户需要先选择对应的特征值ID，用户选择了特征值ID以后，通过变量记录下来，方便下次使用。currWriteChar: { // 当前选择的写入特征值
flag: false, // 表示是否可用
serId: "", // 服务ID
charId: "" // 特征值ID
},
currReadChar: { // 当前选择的读/通知特征值
flag: false,
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2023-09-05 13:11:02
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# iOS 监听特征值以及写入特征值
在iOS开发中，蓝牙（Bluetooth）的使用越来越普遍，尤其是在需要进行数据传输的应用中。特征（Characteristic）是蓝牙低能耗（BLE）中一个重要的概念，它用于承载数据。本文将介绍如何在iOS中监听特征值的变化，以及如何写入特征值，并提供相应的代码示例。
## 1. BLE基础知识
在BLE中，设备分为“主设备”（Central）和“从设
线性空间与线性变换综述1.2 线性变换及其矩阵1.2.3 特征值与特征向量 综述本系列博文主要总结学习矩阵论的心得笔记，参考数目《矩阵论》–张凯院；整个文章的整理体系参照行书过程。1.2 线性变换及其矩阵1.2.3 特征值与特征向量本节讨论如何选择线性空间的基，使得线性变换在该组基下的矩阵表示最简单。而线性变换的特征值与特征向量对于线性变换的研究起着至关重要的作用 。特征值与特征向量具有十分鲜明
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2023-12-27 08:25:46
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