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和记娱乐数学中的各种矩阵大总结

  本专栏主要介绍系统安全、恶意机器学习与逆向工程中常用的各种工具、方法与思路。涉及的知识点包括编译器构建、代码混淆、符号执行、恶意学习及其他系统安全知识。介绍到的工具包括但不限于:LLVM、angr、Ghidra

  在线c;三角矩阵是方形矩阵的一种如下图所示该矩阵的下三角不包括主对角线c;则称其为一个上三角矩阵。

  与上三角矩阵相反如果一个矩阵的主对角线c;则称该矩阵为下三角矩阵例如

  最常见的Toeplitz矩阵是对称Toeplitz矩阵这种矩阵仅由第一行元素就可以完全确定。

  循环矩阵是Toeplitz矩阵的一种特殊形式如下所示当给定矩阵的第一行时矩阵的后一行都是由前一行向右循环移位得到的。

  形如下面样子的矩阵具体请参考《Hessian矩阵与多元函数极值》。

  把W的每一列元素加起来得到N个数然后把它们放在对角线;其它地方都是零组成一个N×N的对角矩阵记为度矩阵D如下图所示。其实度矩阵对角线;表示的就是原图中每个点的度数即由该点发出的边之数量。

  时,会继续扩充本文。(以下知识均查阅了wikipedia。单词的中文翻译查的是有道词典。)余子式、代数余子式、代数余子式

  Minor、Cofactor、Cofactor Matrixwiki:htt...

  Definition 如前述文章“图的基本知识”中所述,对于一个具有个顶点的图 ,用对角阵描述图各顶点的度,

  ,则定义Laplacian matrix为: 对于一个无向加权图( ),是对称阵且每个元素表示为: 其中 为顶点的度,且 。 【以下均针对无向加权图进行描述】 Properties 1. 是对称的半正定

  为了不浪费大家宝贵的时间,开头我先简要说明一下这篇博文对哪些读者可能会有帮助 1、你是正在学习

  乘法时还在使用“一行乘一列得一数”的方法,那我强烈建议你看看后面的内容。 因为,我将带你更加深刻地理解

  上,定义m×n个数(i=1, 2, m ; j=1, 2, n)排成的m行n列的数表示为m行n列的

  概念(基础知识)

  (Matrix) 是由n×mn\times mn×m个数aija_{ij}aij​(复数或实数)排列成nnn行mmm列的的长方阵,简称m×nm\times nm×n

  ,记做: A=[a11,a12,,a1ma21,a22,,a2ma31,a32,,a3m...

  规划模型 线性规划、整数线性规划、非线性规划、多目标规划、动态规划。 1.2微分方程组模型 阻滞增长模型、SARS传播模型。 1.3图论与网络优化问题 最短路径问题、网络最大流问题、最小费用最大流问题、最小生成树问题(MST)、旅行商问题(TSP)、图的着色问题。 1.4概率模型 决策模型、随机存储模型、

  by孟岩》系列,其中,抛出了很多有趣的观点,我之前在阅读的过程中做了些笔记,如下: “1、简而言之:

  则是对同一个线性变换的不同描述。 那,何谓空间?本质而言,“空间是容纳运动的一个对象集合,和记娱乐而变换则规定了对应空间的运动”by孟岩。在线性空间选定基

  分解,感觉很棒,故分享如下: 前言 推荐系统中最为主流与经典的技术之一是协同过滤技术(Collaborative Filtering),它是基于这样的假设:用户如果在过去对某些项目产生过兴趣,那么将来他很可能依然对其保持热忱。其中协同过滤技术又可根据是否采用了机器学习思想建模的不同划分为基于内存的协同过滤(Memory...

  最近在看图卷积网络(graph convolutional networks),其中有一些基础知识,比如: 表示一个图,分别表示相应的节点集与边集。表示图

  A,取值为一个标量,写作det(A)或 A 。行列式可以看做是有向面积或体积的概念在一般的欧几里得空间

  推广。或者说,在 n 维欧几里得空间中,行列式描述的是一个线性变换对“体积”所造成的影响。无论是在线性代数、多项式理论,还是在微积分学中(比如说换元积分法中),行列式作为基本的

  前不久chensh出于不可告人的目的,要充当老师,教别人线性代数。于是我被揪住就线性代数中一些务虚性的问题与他讨论了几次。很明显,chensh觉得,要让自己在讲线性代数的时候不被那位强势的学生认为是神经病,还是比较难的事情。可怜的chensh,谁让你趟这个地雷阵?!色令智昏啊!线性代数课程,无论你从行列式入手还是直接从

  前言最近翻阅关于从2D视频或者图片中重构3D姿态的文章及其源码,发现都有关于摄像机参数的求解,查找了相关资料,做一下笔记。国际惯例,来一波参考网址透视变换、透镜畸变及校正模型、相机校正(Camera Calibration)、Matlab相机校正工具箱、【立体视觉(一)】由基本

  Structure from motion、Multiple View Geometry i

  运算基础ps: 个人笔记 根据视频和PDF学习1 期望离散型:连续型:即:概率加权下的“平均值”期望的性质无条件成立 若X和Y相互独立反之不成立。事实上,若E(XY)=E(X)E(Y),只能说明X和Y不相关。关于不相关和独立的区别,稍后马上给出。2 方差定义无条件成立...

  的结构很简单: 1. 它是正方形(行数与列数相同) 2. 所有沿主对角线,而所有其他位置的元素都是0 \begin{bmatrix}1&0&0\\0&1&0\\0&0&1\\\end{bmatrix} 二、可逆

  白马负金羁:本人现在肉身不在中国,手头也没有这本书,无法验证你指出的问题。但仍然希望包括你在内的广大读者为本书提供勘误。如果你能为本书找出大于10个错误(可列于本贴下,或者直接给我发邮件),日后经验证确实需要修正,作为回馈,我会赠送你本书即将出版的最新Python版(《机器学习中的数学修炼(Python)》一本!

  cgc138:P303页倒数第三段的最后一句有问题,第几个主成分应该是第几个大特征值对应的向量,后面的坐标表示也是不对。

  selene1205:代码中有4各p值,看哪一个为准呢?我的数据 有的大于0.05 有的小于0.05 所以不知道怎么判断