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

一、向量的内积 定义:设有n维向量x=2

• 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

在第一章网络图论中已得到KCL、KVL矩阵方程 AI=0、V=ATEn 其中A为降阶关联矩阵,为支路电流列向量,V为支路电压 列向量,E为节点电压列向量

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

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

n(元)维随机变量(向量) 称同一个样本空间Ω上的n个随机变量 X1,2,…,Xn构成的n维向量(X1,2,Xn) 为Ω上的n维随机变量(向量) 注:一维随机变量即为上一节介绍的随机变量, 二维及二维以上的随机变量称为多维随机变量

一、基本统计处理 1、查取最大值 MAX函数的命令格式有: [Y,]=max(x):将max(X)返回矩阵X的各列中的最大元 素值及其该元素的位置赋予行向量Y与;当X为向量时,则Y与I为 单变量。 [Y,=max(x,l,diM):按数组X的第DIM维的方向查 取其最大的元素值及其该元素的位置赋予向量Y与I

探讨了最小二乘支持向量机时间序列预测的方法,提出了用核主成分分析提取主元,然后用最小二乘支持向量机进行预测．通过实验表明,这种方法得到的效果优于没有特征提取的预测．同时与主成分分析提取特征相比,用核主成分分析效果更好．

§3 矩阵的LU分解 ❖矩阵的LU分解 ❖对称矩阵的平方根法 ❖改进的平方根法 ❖解三对角方程组的追赶法 §4.向量和矩阵的范数及方程组的性态 ❖向量范数 ❖矩阵的范数 ❖方程组的性态及矩阵条件数