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查询Tags标签： 特征值，共有 30条记录-
计算方法5 图的代数性质
感觉这部分穿插的有些怪 前置 对于实对称矩阵 \(A\)，其最大特征值 \(\lambda_\max(A)\geq \frac{x^\intercal Ax}{x^\intercal x}\)，其中 \(x^\intercal x\neq \bold 0\) 证明： \(A\) 实对称，因此存在一组单位正交基恰好为特征向量 \(V=(v_1,v_2\ldots v_n)\)。设 \(x…
2022/5/10 23:04:26 人评论 次浏览 -
python—sklearn特征提取
目录 一.字典特征值提取 二.英文文本特征值提取 三.中文文本特征值提取需要导入的包 from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer#用于字典特征值提起 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer#用于文本提取 """用于中文…
2022/3/20 20:27:43 人评论 次浏览 -
有意思的leetcode~
夜深人静写力扣 前言 这几天好兄弟Matty吴分享了几道力扣的题，虽然是简单难度，但是思维要求我觉得还是有点要求的，思路很有趣，记录一下~~ 1380.矩阵中的幸运数 题目描述 给你一个\(m*n\)的矩阵，矩阵中的数字各不相同。请你按任意顺序返回矩阵中的幸运数。幸运数字是指…
2022/2/20 6:29:36 人评论 次浏览 -
【SLAM基础】【矩阵】矩阵基础相关概念总结
矩阵相关概念 线性相关与线性无关 \[c_1u_1 + c_2u_2 + ... + c_nu_n = 0 \]其中可以有这样一组解： \[c_1 = c_2 = ... = c_n = 0 \]若只有这样一种解 则认为 \(u_1, u_2, ... ,u_n\) 线性无关 若有0以外的解 则认为线性相关 奇异矩阵 \[Ax = 0 \]等价于 \[a_1x_1 + a_2…
2022/2/17 23:16:27 人评论 次浏览 -
python学习scipy使用, 学习笔记
from scipy.optimize import fsolve from scipy.optimize import root# print(help(root))## fsolve第一个参数函数表达式 ，第二个参数，解的预测估计，第三个参数，函数中的参数a, b def fun(i):x = i[0]y = i[1]return [x ** 2 + y ** 2 - 1, x - y]s1 = fsolve(fun, […
2022/1/29 22:04:34 人评论 次浏览 -
Python 中的决策树
决策树是用于分类和回归任务的监督学习算法，我们将在决策树教程的第一部分集中讨论分类。 决策树被分配给基于信息的学习算法，这些算法使用不同的信息增益度量进行学习。我们可以将决策树用于我们有连续但也有分类输入和目标特征的问题。决策树的主要思想是找到那些包含…
2022/1/13 22:35:41 人评论 次浏览 -
Python 中的决策树
决策树是用于分类和回归任务的监督学习算法，我们将在决策树教程的第一部分集中讨论分类。 决策树被分配给基于信息的学习算法，这些算法使用不同的信息增益度量进行学习。我们可以将决策树用于我们有连续但也有分类输入和目标特征的问题。决策树的主要思想是找到那些包含…
2022/1/13 22:35:41 人评论 次浏览 -
数学建模之层次分析法（AHP）
本文参考老师课上的PPT 层次分析法（AHP）,是一种解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方法。由于其系统灵活简洁的优点，迅速地在我国社会经济各个领域内，如工程计划、资源规划、政策指定等，得到了广泛的重视和应用。 层次分析法大体可以分为四个步骤： 1…
2022/1/11 23:35:01 人评论 次浏览 -
数学建模之层次分析法（AHP）
本文参考老师课上的PPT 层次分析法（AHP）,是一种解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方法。由于其系统灵活简洁的优点，迅速地在我国社会经济各个领域内，如工程计划、资源规划、政策指定等，得到了广泛的重视和应用。 层次分析法大体可以分为四个步骤： 1…
2022/1/11 23:35:01 人评论 次浏览 -
实验三：CART回归决策树python实现（两个测试集）（二）|机器学习
目录 python实现分步源代码（全部） 测试集1（波士顿房价数据集）测试集2（糖尿病数据集）总结python实现 分步划分数据子集（左子树划分比指定值小的样本集合，右子树划分比指定值大的样本集合） import numpy as np #获取数据子集，分类与回归的做法相同 #将数据集根据划…
2021/11/21 20:10:42 人评论 次浏览 -
实验三：CART回归决策树python实现（两个测试集）（二）|机器学习
目录 python实现分步源代码（全部） 测试集1（波士顿房价数据集）测试集2（糖尿病数据集）总结python实现 分步划分数据子集（左子树划分比指定值小的样本集合，右子树划分比指定值大的样本集合） import numpy as np #获取数据子集，分类与回归的做法相同 #将数据集根据划…
2021/11/21 20:10:42 人评论 次浏览 -
李正元400题 -- 卷四
选择题 1.根据图像判断驻点、极值点、拐点 上来就是个错题，我是没想到的 注意f(x)即使无定义，但满足在其去心邻域变号也是拐点 难度: ⭐ 2. 凑导数定义 凑导数定义+ 奇函数求导是偶函数 难度: ⭐ 3. 级数收敛域概念与结论\(R_1\ne R_2时,R=min{R_1,R_2};\) \(R_1=R_2时，…
2021/11/13 23:10:53 人评论 次浏览 -
李正元400题 -- 卷四
选择题 1.根据图像判断驻点、极值点、拐点 上来就是个错题，我是没想到的 注意f(x)即使无定义，但满足在其去心邻域变号也是拐点 难度: ⭐ 2. 凑导数定义 凑导数定义+ 奇函数求导是偶函数 难度: ⭐ 3. 级数收敛域概念与结论\(R_1\ne R_2时,R=min{R_1,R_2};\) \(R_1=R_2时，…
2021/11/13 23:10:53 人评论 次浏览 -
C++学习日记#2——幂法求矩阵的主特征值
幂法的主要作用是求矩阵的主特征值，这种方法特别适用于求大型稀疏矩阵。 定理: 设A∈有n个线性无关的特征向量，主特征值满足>，则对任意非零初始向量(0),按照下述方法构造的向量序列{}，{}： (P.S)过程迭代讲解： 第一步：定义一个初始规范化向量。 第二步：初始规范…
2021/10/30 12:40:17 人评论 次浏览 -
C++学习日记#2——幂法求矩阵的主特征值
幂法的主要作用是求矩阵的主特征值，这种方法特别适用于求大型稀疏矩阵。 定理: 设A∈有n个线性无关的特征向量，主特征值满足>，则对任意非零初始向量(0),按照下述方法构造的向量序列{}，{}： (P.S)过程迭代讲解： 第一步：定义一个初始规范化向量。 第二步：初始规范…
2021/10/30 12:40:17 人评论 次浏览
