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QR分解_矩阵谱分解例题

测量是人类对居住的这个世界获取空间认识的一种手段,也是认识世界的一种活动。因此,在参与测量活动中,自然会遇到认识活动中的三种情况:a.很容易就发现了不同之处而将甲乙两事物区分开来;b.很容易就发现了相同之处而将甲乙两事物归于一类;c.难于将甲乙两事物区分开来,从而造成认识上的混淆,产生错误的结果。前两者比较易于处理,后者处理起来比较困难。例如,在实地上测量一个点的位置时,至少需要两个要素:或者两个角度,或者两条边长,或者一个角度和一条边长。把已知点视为观察点,将待定点视为目标点,从一个观察点出发,对于目标点形成一个视野。当仅从一个视野或者从两个很接近的视野观察目标时,所获得的关于目标的知识是极其不可靠的,且极为有限的。要获得可靠的知识,必须从至少两个明显不同的视野进行观察。同时,目标点与观察点之间则构成了一个认识系统。这个系统用数学语言表示出来,反应为矩阵。

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我的机器学习线性代数篇观点向量矩阵行列式矩阵的初等变换向量组线性方程组特征值和特征向量几个特殊矩阵QR 分解(正交三角分解)奇异值分解向量的导数

前言: 线代知识点多,有点抽象,写的时候尽量把这些知识点串起来,如果不行,那就两串。其包含的几大对象为:向量,行列式,矩阵,方程组。 观点 核心问题是求多元方程组的解,核心知识:内积、秩、矩阵求逆,应用:求解线性回归、最小二乘法用QR分解,奇异值分解SVD,主成分分析(PCA)运用可对角化矩阵 向量 基础 向量:是指具有n个互相独立的性质(维度)的对象的表示,向量常 使用字母+箭头的形式进行表示,也可以使用几何坐标来表示向量。 单位向量:向量的模、模为一的向量为单位向量 内积又叫数量积

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