在 n 维线性空间中，任意 n 个线性无关的向量都可以取作空间的基.对于不 同的基，同一个向量的坐标一般是不同的.随着基的改变，向量的坐标是怎样变 化的

一、内积的定义和性质 二、向量的长度与夹角 三、正突向量组 四、应用举倒 五、正突矩阵与正变突换

选取某4000 m3级别高炉2014年至2019年时间范围内的日平均数据，以铁水温度为目标函数，首先对铁水温度的特征参量进行线性与非线性相关性分析、特征选择与规范化处理，获取了显著影响铁水温度的正负相关性特征参量。在此基础上，基于支持向量回归与极限学习机两种算法对铁水温度构建预测模型，模型均可对铁水温度实现有效预测，基于支持向量回归算法构建的预测模型较优，预测平均绝对误差为4.33 ℃，±10 ℃误差范围内的命中率为94.0%

第一章矩阵 第二章线性方程组与矩阵初等变换 第三章行列式 第四章空间解析几何与向量运算 第五章ㄇ维向量空间 第六章特征值与特征向量 第七章向量空间的正交性 第八章二次型

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

一、内积的定义和性质 二、向量的长度和性质 三、正交向量组的概念和求法 四、正交矩阵和正交变换 五、小结 思考题

回顾:向量组的线性组合 定义:给定向量组A:a1a2,…am,对于任何一组实数表达式

• Lecture 1 知识点回顾 • 神经概率语言模型(Bengio 2003) • Word2vec (Mikolov 2013) • (CBOW & Skip-gram) * (HS & NEG) • 词向量的评价方法 • Softmax分类模型(原PPT乱入) • 词向量的应用场景

《概率论》课程教学资源（教案讲义）第二章 随机变量及其概率分布 2.6 关于分布函数 第三章 随机向量及其概率分布 3.1 连续型随机向量及其概率密度函数 3.2 离散型随机向量及边缘分布函数