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内容包含笔者个人理解，如果错误欢迎评论私信告诉我 线性回归matlab部分参考了up主DR_CAN博士的课程 在回归拟合数据时，根据拟合对象，可以把分类问题视为一种简答的逻辑回归。在逻辑回归中算法不去拟合一段数据而是判断输入的数据是哪一个种类。有很多算法既可以实现
The n-th term of Fibonacci Numbers： 斐波那契数列的是一个古老而又经典的数学数列，距今已经有800多年了。关于斐波那契数列的计算方法不难，只是当我们希望快速求出其数列中的第100，乃至第1000项时，有没有又准又快的方法，一直是一个值得探讨和研究的问题。笔者
🌈你好呀！我是 是Yu欸 🌌 2024每日百字篆刻时光，感谢你的陪伴与支持 ~ 🚀 欢迎一起踏上探险之旅，挖掘无限可能，共同成长！ 主成分分析（PCA，Principal Component Analysis）是一项在高维数据中，寻找最重要特征的降维技术，大大减少数据的维度，而不显著损失信息量。 本文
目录 1 写在前面的话 1.1 为什么要先总结一些EXCEL计算矩阵的工具性知识， 而不是一开始就从基础学起呢？ 1.2 关于线性代数入门时的各种灵魂发问： 1.3 学习资料 2 什么是线性(关系)？ 2.1 线性的到底是一种什么关系： 线性关系=正比例/正相关关系 ≠ 直线型关系 2.2 一次函数
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1.解线性方程组 2.线性方程组解的情况 3.线性方程组的两个基本问题 1.阶梯型矩阵性质 2.简化阶梯型矩阵（具有唯一性） 3.行化简算法 4.线性方程组的解 1.R^2中的向量 2.R^2中的几何表示 3.R^n中的向量 4.线性组合与向量方程 5.span{v},span{u,v}的几何解释 1.定义 2.定理 3.解的存在性
所有笔记请看： 博客学习目录_Howe_xixi的博客-CSDN博客 https://blog.csdn.net/weixin_44362628/article/details/126020573?spm=1001.2014.3001.5502 思维导图如下： 内容笔记如下：
5 空间的同构 下面再谈谈同构。线性空间千千万，应如何研究呢？同构就是这样一个强大的概念，任何维数相同的线性空间之间是同构的，空间的维数是简单而深刻的，简单的自然数居然能够刻画空间最本质的性质。借助于同构，要研究任意一个n维线性空间，只要研究
目录 1 相关英语词汇 1.1 元素 1.2 计算 1.3 特征 1.4 线性相关 1.5 各种矩阵 1.6 相关概念 2 可参考经典线性代数文档 2.1 学习资料 2.2 各种文章和视频 2.3 各种书 2.4 下图是网上找的思维导图 3 线性代数的本质 3.1 线性代数是第2代数学模型 一般的看法 大牛总结说法： 3.2 线性代
版权说明，以下我分享的都是一个名叫Kenji Hiranabe的日本学者，在github上分享的，关于Gilbert Strang教授所撰写的《Linear Algebra for Everyone》一书的总结，更像是一个非常精美的线性代数手册，欢迎大家下载收藏。如果我的的这篇分享文章中涉嫌侵犯版权，我会立即删
