程序员的数学【线性代数高级】
本文其实值属于：程序员的数学【AIoT阶段二】 （尚未更新）的一部分内容，本篇把这部分内容单独截取出来，方便大家的观看，本文介绍 线性代数高级，读之前建议先看：程序员的数学【线性代数基础】，本文涵盖了一些计算的问题并使用代码进行了实现，安装代码运行环境见博客：最详细的Anaconda Install
JavaScript常见数组方法，教你如何转置矩阵
用JavaScript实现矩阵转置
程序员的数学【线性代数基础】
本文其实值属于：程序员的数学【AIoT阶段二】 （尚未更新）的一部分内容，本篇把这部分内容单独截取出来，方便大家的观看，本文介绍 线性代数基础，在机器学习中经常会有矩阵、向量的定义以及计算，是公式定义、推导中必不可少的一部分内容，很多基础概念的定义中都用到了向量的概念，有关线性代数，后续还会发一篇博
一文详解向量导数与矩阵导数
目录一、向量对标量求导（标量对向量求导）二、矩阵对标量求导（标量对矩阵求导）三、乘法法则（Product Rule）3.1 逆矩阵的导数（逆矩阵对标量求导）四、矩阵的迹对矩阵求导4.1 一些推论一、向量对标量求导（标量对向量求导）设 a=(a1,a2,⋯ ,an)\boldsymbol{a}=(a_
【Matplotlib】pyplot的高级功能
添加图例与注释给图形添加图例代码import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltnbSamples = 128x = np.linspace(-np.pi, np.pi, nbSamples)y1 = np.sin(x)y2 = np.cos(x)p
矩量母函数介绍
1 矩量母函数 矩量母函数又称矩母函数（Moment Generating Function）又称动差生成函数，是一种构造函数，其定义为：随机变量XXX是连续型随机变量时，其矩量母函数为：MX(t)=E(etX)=∫−∞+∞etxf(x)dxM_X(t)=\mathrm{E}(e^{tX})=\in
MMA算法的推导及3D简支梁拓扑优化代码详解
文章目录MMA算法的推导及代码详解问题描述算法推导结果展示代码及注释参考文献MMA算法的推导及代码详解对于变密度的参数化方法，设计变量x为材料相对密度，在已知材料的物性，包括弹性模型、密度以及给定载荷的条件下，我们希望简支梁的柔度最小，或者说使得结构势能最小（结构在力作用下的位移，该力做的功也就是势
EE4408: Machine Learning:
#########update to Lec 10##########################目录EE4408: Machine Learning:Lecture1Types of machine learningProbability ReviewLecture 2Graphical Mo
机器学习数学基础
目录1 线性代数1.1 矩阵定义1.2 矩阵中的概念1.2.1 向量1.3 矩阵的运算1.4 矩阵的转置1.5 矩阵的逆2 微积分2.1 导数的定义2.2 偏导数2.3 方向导数2.4 梯度2.5 凸函数和凹函数3 概率统计3.1 常用统计变量3.2 常见概率分布3.3 重要概率公式1 线性代数导语
拍运算 信号中“拍”的概念 通信中“拍”的概念
我这有两个同方向但不同频率的谐振动 x1x_1x1 和 x2x_2x2，可以用旋转矢量 A1\boldsymbol{A}_1A1 和 A2\boldsymbol{A}_2A2 来表示， x1x_1x1 和 x2x_2x2 就是旋转矢量在 xxx 轴上的投影，x1=A1cos(ω1t+φ
