4.1 向量组及其线性组合 4.2 向量组的线性相关性 4.3 向量组的秩 4.4 线性方程组的解的结构 4.5 向量空间

北京大学：《高等代数》课程教学资源（讲义）第二章 向量空间与矩阵 2.1 m 维向量空间 2.1.4 向量组的线性等价和集合上的等价关系 2.1.5 向量组的极大线性无关部分组和向量组的秩

提出了一种基于聚类的支持向量机增量学习算法.先用最近邻聚类算法将训练集分成具有若干个聚类子集,每一子集用支持向量机进行训练得出支持向量集;对于新增数据首先聚类到相应的子集,然后计算其与聚类集内的支持向量之间的距离,给每个训练样本赋以适当的权重;而后再建立预估模型.此算法通过钢材力学性能预报建模的工业实例研究,结果表明:与标准的支持向量回归算法相比,此算法在建模过程中不仅支持向量个数明显减少,而且模型的精度也有所提高

一、教学目的与要求 1、了解空间直角坐标系,理解向量的概念及其表示。 2、掌握向量的运算(线性运算、数量积、向量积、混合积),掌握两个向量垂直和平行的条件

提出了从带钢板形数据中提取典型板形缺陷向量的方法，即先对带钢板形缺陷进行初级分类，再根据带钢应力之间的相似度提取出单位典型板形向量，最后采用k均值聚类算法求解出典型比值系数.针对提取出的带钢单位典型板形向量而设计出的单侧倒角工作辊，经过大规模的轧制试验，所轧宽带钢板形质量较好，综合平坦度均小于5 IU（1 IU=10-5），基本消除边中复合浪为主的复杂浪形缺陷

一向量组与矩阵 1.n维向量及其表示法 n个数a1,a2,…,an所组成的有序数组称为n维向量 1,a2,,an n维向量写成一行,称为行向量,也就是行 矩阵,通常用a,b,a,B等表示,如:

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