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

平面和直线是最简单和最基本的空间图形。本 节和下节我们将以向量作为工具讨论平面和直线 的问题。介绍平面和直线的各种方程及线面关系、 线线关系。 确定一个平面可以有多种不同的方式,但在解析 几何中最基本的条件是:平面过一定点且与定向量 垂直。这主要是为了便于建立平面方程,同时我们 将会看到许多其它条件都可转化为此

一、向量在轴上的投影与投影定理 设有一轴u，AB 是轴u 上的有向线段

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、向量在轴上的投影与投影定理 设有一轴U,AB是轴u上的有向线段

第二章2矩阵的秩 2.1.1矩阵的行秩与列秩、矩阵的转置 定义2.1矩阵的行秩与列秩。 一个矩阵A的行向量组的秩成为A的行秩它的列向量组的秩称为A的列秩。 命题2.1矩阵的行(列)初等变换不改变行(列)秩 证明只需证明行变换不该行秩。容易证明经过任意一种初等行变换,得到的行向 量组与原来的向量组线性等价,所以命题成立。证毕。 定义2.2矩阵的转置 把矩阵A的行与列互换之后,得到的矩阵A称为矩阵A的转置矩阵 命题2.2矩阵的行(列)初等变换不改变列(行)秩

3.5.1 向量空间与子空间 3.5.2 向量空间的基与维数

设 A是n阶方阵，若存在非零向量 x和常数λ ， 使得 Ax = λx，则称λ 是 A的特征值， x是 的属于 特征值 A λ 的特征向量．