运算法则：几何解释：叉乘得到的向量垂直与原来两个向量图中，向量a和b在一个平面中。向量a*b指向该平面的正上方，垂直于a和b...

转自原创出处：http://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52416832 向量是由n个实数组成的一个n行1列（n*1）或一个1行n列（1*n）的有序数组； 向量的点乘,也叫向量的内积、数量积，对两个向量执行点乘运算，就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的...

　　自学机器学习三个月，接触到了各种算法，然而很多知其然而不知其所以然，因此想对过往所学的知识做个总结，该系列的文章不会有过多的算法推导。　　我们知道较早的分类模型——感知机（1957年）是二类分类的线性分类模型，也是后来神经网络和支持向量机的基础。支持向量机（Supportvectormach...

给定一个向量u和v，求u在v上的投影向量，如下图。假设u在v上的投影向量是u’，且向量u和v的夹角为theta。一个向量有两个属性，大小和方向，我们先确定u’的大小（即长度，或者模），从u的末端做v的垂线，那么d就是u’的长度。而u’和v的方向是相同的，v的方向v/|v|...

本文以三维向量来说明向量的叉乘计算原理以及叉乘矩阵如何求取1、向量叉乘的计算原理            a、b分别为三维向量：      &...

1.线积分线积分的对象为数值量函数，用于计算诸如“非均匀曲线质量”这样的问题。解决办法是将曲线分割成无数小段，在每个小段上质量近似不变，于是总质量就是∑ρ(xi,yi)⊿s，ρ是线密度且表示为(x,y)的函数，s是曲线长度。再想想如何计算曲线长度并将问题一般化，就可以得到...

　　　　在之前写的上百篇机器学习博客中，不时会使用矩阵向量求导的方法来简化公式推演，但是并没有系统性的进行过讲解，因此让很多朋友迷惑矩阵向量求导的具体过程为什么会是这样的。这里准备用几篇博文来讨论下机器学习中的矩阵向量求导，今天是第一篇。　　　　本系列主要参考文献为维基百科的MatrixCaculas和张贤达的《矩阵分...

   减法应该就是把方向反过来，做加法而已，注意是b的终点到a的终点     ...

利用向量积（叉积）计算三角形的面积和多边形的面积：向量的数量积和向量积：（1） 向量的数量积 （1） 向量的向量积两个向量a和b的叉积（向量积）可以被定义为：在这里θ表示两向量之间的角夹角（0°≤θ≤180°），它位于这两个矢量所定义的平...

矩阵特征值定义1：设A是n阶矩阵，如果数和n维非零列向量使关系式成立，则称这样的数成为方阵A的特征值，非零向量成为A对应于特征值的特征向量。说明：1、特征向量，特征值问题是对方阵而言的。　　　2、n阶方阵A的特征值，就是使齐次线性方程组有非零解的值，即满足方程的都是矩阵A的特征值。　　　3、 定义2：A为n阶...

对于一般的回归问题，给定训练样本D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)},yi€R,我们希望学习到一个f（x）使得，其与y尽可能的接近，w，b是待确定的参数。在这个模型中，只有当发f(x)与y完全相同时，损失才为零，而支持向量回归假设我们能容忍的f(x)与之间最多有ε的偏...

直接写作vector<vector<int> > vec在VC++6.0下编译不过改做：    typedef std::vector<int> ROW;    s...

NumPy默认是行向量。你可以用arr.T来对数组进行转置，但对一维数组来说，转置还是行向量。所以你可以用arr[:,None]来创建一个列向量：print(features)>array([0.49671415,-0.1382643,0.64768854])print(features.T)>array(...

例句:JanewantstogotoShenzhen.Bob wantstogotoShanghai. 一、词袋模型    将所有词语装进一个袋子里，不考虑其词法和语序的问题，即每个词语都是独立的。例如上面2个例句，就可以构成一个词袋，袋子里包括Jane、wa...

　　　　在机器学习中的矩阵向量求导(三)矩阵向量求导之微分法中，我们讨论了使用微分法来求解矩阵向量求导的方法。但是很多时候，求导的自变量和因变量直接有复杂的多层链式求导的关系，此时微分法使用起来也有些麻烦。需要一些简洁的方法。　　　　本文我们讨论矩阵向量求导链式法则，使用该法则很多时候可以帮我们快速求出导数结果。　　　...