第六章带度量的线性空间 6-1欧几里得空间 设f是实线性空间V上的一个正定、对称的双线性函数,则Va,B∈V,(a,): f(a,B)称为向量a与B的内积;具有内积的实线性空间称为欧几里得空间(简称欧氏空 间) 对任意α∈V,定义 lalv(a,a) 为向量a的长度或模.|a|=1时,称a为单位向量 命题1.1(柯西-布尼雅可夫斯基不等式)对欧氏空间V内任意两个向量a,,有

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%

向量范数( vector norms 定义1:R空间的向量范数Ⅱ,对任意x,∈满足下列条件 (1)‖≥0;‖=0=0 (2)x=对任意eC (3)‖x+

在解析几何中,两个点a和B间的距离等于向量a-B的长度 定义13长度-(称为向量a和B的距离,记为d(a,B) 不难证明距离的三条性质

1.设向量β可由向量组a1,a2,……,as线性表示,但不能由a1,a2,…,a-1线性表示证明:向量

• 向量空间的定义 • 向量空间的基与维数 • 坐标及坐标变换 • 小结

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

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、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