5.1.1线性空间上的线性函数的定义 1、线性函数的定义 定义设V为数域K上的线性空间,fV→K为映射,满足f(a+B)=f(a)+f(),va,B∈V;f(ka)kf(a),∈k,aev,则称f为由V到K的一个线性函数(即f为V到K的一个线性映射)如同一般的线性映射,有以下事实:

1 感知机存在的一个问题 2 线性可分 SVM SVM 的种类 函数间隔和几何间隔 学习的原始最优化问 题 凸优化问题 线性可分 SVM 学习算 法—最大间隔法 支持向量与间隔边界 拉格朗日对偶性 KKT 条件 线性可分 SVM 学习的 对偶算法 3 线性不可分 SVM 线性 SVM 学习的对偶 算法 线性 SVM 学习算法 线性不可分时的 SV 合页损失函数 4 非线性 SVM 与核函数 希尔伯特空间 核函数的定义 核函数的选取 核技巧在 SVM 中的应 用 非线性 SVM 算法 5 序列最小最优化算法 SMO 算法的基本思路 两变量二次规划的求 解方法 两个变量的选择方法

4.3.4线性变换的定义与运算 定义线性空间到自身的线性映射称为线性变换,记Hom(V,V)为Endr(V)或End (V)。 例恒同变换

线性表的定义和基本操作 线性表的顺序存储结构 线性表的链式存储结构 线性表的应用举例 2.1 线性表的定义和基本操作 2.2 线性表的顺序存储结构 2.3 线性表的链式存储结构 2.4 线性表的应用举例

4.3.2线性映射的运算的定义与性质 定义线性映射的运算(加法与数域K上的数量乘法)设f:U→V,g:U→V为线性映射,定义f+g为f+g:U→V

第四章线性空间与线性变换 1线性空间的基本概念 4.1.1线性空间的定义及例 1、线性空间的定义 定义4.1线性空间 设V是一个非空集合,且V上有一个二元运算“+”(V×V→V),又设K为数 域,V中的元素与K中的元素有运算数量乘法“·”(K×V→V),且“+”与“·”满足如下性质: 1、加法交换律a,B∈V,有a+B=B+a; 2、加法结合律a,B,y∈V,有(a+B)+y=a+(B+y)

• 线性组合与线性表示 • 线性相关与线性无关 • 线性相关与线性表示 • 线性相关性的矩阵判定法 • 小结

在R3中,给定四个共面向量a1,a2,3,4,它们显然是线性相关的,但它们中存在两个线性无关的向量,而任一个向量都可由这两个线性无关的向量线性表示(例如:a1,a2线性无关,a3,a4可 ,3,4 由a1,a2线性表示).此外它们中任意三个向量是线性相关的,即它们中任一个线性无关的部 分组最多只含2个向量,数2就叫作这个向量组 的秩

第四章线性方程组 要求: 1、理解线性方程组有解定理及等价条件;理解齐次线性方程组有非零解的充分必要条件 2、理解齐次线性方程组解的结构、基础解系的概念;掌握用初等变换求齐次线性方程组的(通)解的方法; 3、理解非齐次线性方程组解的结构及通解的概念;掌握用初等变换求非齐次线性方程组的(通)解的方法

本章主要内容简介 1.主要介绍n维向量(vector)、向量组(vector set)的线性组合、向量的线性表示、向量组的线性相关与线性无关、向量组的极大线性无关组、向量组的秩、向量组的等价等概念。 2.介绍向量组线性相关(linearly dependent)的性质。矩阵的秩与向量组的秩的关系,用矩阵的初等变换求向量组的秩和极大无关组。 3.用向量组的性质分析线性方程组的结构。 4.向量空间、子空间的概念,向量空间的基(basis)和维数(dimension)