一、内容小结 1.正交矩阵的定义与性质 2.特征值特征向量的定义与性质 3.相似矩阵的定义与性质 4.矩阵可对角化的条件 5.实对称矩阵特征值特征向量的性质

第一节 空间直角坐标系与向量的概念 第二节 向量的点积与叉积 第三节 平面与直线 第四节 曲面与空间曲线 *第五节 矢量函数的微积分

9.1 向量自回归理论 9.2 结构VAR(SVAR)模型的识别条件 9.3 VAR模型的检验 9.4 脉冲响应函数 9.5 方差分解 9.6 Johansen协整检验 9.7 向量误差修正模型(VEC)

最大间隔与支持向量机 支持向量回归 软间隔与正则化 核方法 统计学习理论简介

向量范数 ( vector norms ) , 对任意 定义1：Rn空间的向量范数 || · || ,对任意 满足下列条件

设矩阵A∈Rn,如果存在数入∈C及非零向量x∈C满足方程 Ax∈x,则称λ为矩阵A的一个特征值,称为矩阵A的相应于特 征值λ的特征向量。为简单起见,下称,x为矩阵A的一特征对。 特征值的计算,直接从特征方程()=det-A)=0出发会遇到很 大困难,当n稍大一些,行列式展开本身就很不容易,随后是高次代数 方程求解。因此,矩阵特征值的求解,主要是数值解法

支持向量机 线性不可分问题 核化支持向量机

（1）向量的线性相关性 （2）向量组的最大无关组与秩 （3）线性方程组解的结构与通解

一、n维欧氏空间 n维向量空间的概念 所有n个有序实数组x1,x2,xn)的全体称为n维向量空间或简称n维空间其中每个有序实数组称为维空间中的一个向量记作

一、向量范数/ vector norms 定义R空间的向量范数‖·‖对任意元,满足下列条件: (1)‖x|≥0;‖x‖=0令x=0(正定性/ positive definite*) (2)‖ax=|alx对任意a∈C(齐次性/ homogeneous+) (3)‖x+yS‖x+‖列(三角不等式/ triangle