矩阵计算

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矩阵运算的概念和代码实现

在我们学习机器学习时,常常遇到需要使用矩阵提高计算效率的时候。如在使用批量梯度下降迭代求最优解时,正规方程会采用更简洁的矩阵形式提供权重的解析解法。而如果不了解矩阵的运算法则及意义,甚至我们都很难去...

线性代数矩阵运算

线性代数的概念对于理解机器学习背后的原理非常重要,尤其是在深度学习领域中。它可以帮助我们更好地理解算法内部到底是怎么运行的,借此,我们就能够更好的做出决策。所以,如果你真的希望了解机器学习具体算法,就...

矩阵计算

假设:A=[1 2 3;4 5 6]; B=sum(A); C=B(ones(2,1),:);B此时是 [5 7 9], 但是最终C为什么为[5 7 9;5 7 9],也就是把B的的行复制了一遍!********************************************a=[1 2 3];...

矩阵的基本运算

一、矩阵的加法与减法 1、运算规则 设矩阵,, 则 简言之,两个矩阵相加减,即它们相同位置的元素相加减! 注意:只有对于两个行数、列数分别相等的矩阵(即同型矩阵),加减法运算才有意义,即加减运算是可行的. ...

矩阵的简单计算

  在数学中,矩阵(Matrix)是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合 ,最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。作为解决线性方程的工具,矩阵也有不短的历史。用分离系数法表示线性方程组,得到了其增广矩阵...

矩阵计算-中文版-Gene H. Golub-袁亚湘-人民邮电出版社.pdf

本书是数值计算领域的名著,系统介绍了矩阵计算的基本理论和方法。内容包括:矩阵乘法、矩阵分析、线性方程组、正交化和最小二乘法、特征值问题、Lanczos 方法、矩阵函数及专题讨论等。书中的许多算法都有现成的...

ARM内核矩阵计算教程(STM32)

假设将矩阵设置成N*N维的二维数组后,我们想求两个矩阵相乘,那就需要按照矩阵计算规则编写矩阵相乘函数,而且4*4矩阵得编一个,5*5矩阵又得编一个,要求逆还得编一个,求行列式还得编,而且自己写的函数代码效率低...

Qt中的矩阵计算库eigen

原文链接Qt中的矩阵计算库eigen 在实际工程中由于需要使用矩阵计算,网上搜罗了下,发现 eigen 库比较靠谱,这里简要介绍下食用方法,以及如何避免运行断言 下载库 eigen 官网 引入到 Qt 工程中 将 源码中的 的 Eigen...

Gram矩阵计算实例

一开始没搞明白具体咋计算,后来经人指点,记录下: matlab代码如下: ’ 代表向量的转置 x1=[3,3]', x2=[4,3]', x3=[1,1]', G=[x1'*x1,x1'*x2,x1'*x3; x2'*x1,x2'*x2,x2'*x3; x3'*x1,x3'*x2,x3'*x3] ...

协方差矩阵计算方法

1. 协方差矩阵 X,YX,YX,Y是两个随机变量,X,YX,YX,Y的协方差Cov(X,Y)Cov(X,Y)Cov(X,Y)定义为: cov(X,Y)=E[(X−μx)(Y−μy)] cov(X,Y) = E[(X-\mu_x)(Y-\mu_y)] cov(X,Y)=E[(X−μx​)(Y−μy​)] 其中: E(X)=μx...

矩阵计算GPU加速】numpy 矩阵计算利用GPU加速,cupy包

这个项目本来是用来支持Chainer这个深度学习框架的,但是开发者把这个“GPU 计算包”单独分出来了,方便了大家!!! 来看几个例子: import numpy as np import cupy as cp import time x=np.ones((1024,512,4,...

惯性矩阵计算

基于混淆矩阵计算多分类的准确率和召回率

定义 TP-将正类预测为正类 FN-将正类预测为负类 FP-将负类预测位正类 TN-将负类预测位负类 准确率(正确率)=所有预测正确...多分类下计算 应用多分类问题,把每个类别单独视为”正“,所有其它类型视为”负“,考虑...

详解协方差与协方差矩阵计算

对于一般的分布,直接代入E(X)之类的就可以计算出来了,但真给你一个具体数值的分布,要计算协方差矩阵,根据这个公式来计算,还真不容易反应过来。网上值得参考的资料也不多,这里用一个例子说明协方差矩阵是怎么...

状态转移矩阵计算

定义法: 拉氏变换法: 特征值法: 首先,考虑A的特征值不重时(互异),设A的特征值为λi(i = 1,2,…n),则可经过非奇异变换把A化成对角标准形,即: 写出: 展开,有: ...上式表明,An是An-1,An-2,…,A,...

根据矩阵计算角度

gvr_vec3f rotationMatrixToEulerAngles(gvr_mat4f &R) { float sy = (float) sqrt(R.m[0][0] * R.m[0][0] + R.m[1][0] * R.m[1][0] ); bool singular = sy &... ...

分块矩阵计算行列式三板斧

第一板斧:上下三角分块 第二板斧: 对角为0零的分块 第三板斧: 全分块 小招:A^2 - B^2 其他招式: 利用特征值计算行列式

(1)Python之向量(Vector)距离矩阵计算

矩阵自身(行)向量之间的距离矩阵计算2.1 第一种方法:简单使用两重循环2.2 第二种方法:矩阵內积双重循环2.3 第三种方法:避免循环内的点积运算2.4 第四种方法:避免循环2.5 第五种方法:利用`scipy`求距离矩阵...

根据邻接矩阵计算各点之间的最短路径矩阵(ODM也可以)

我之前写过一篇将arcgis的swm文件处理成为保存矩阵的文本文件格式的博客,得到的是csv文件。该文件保存的空间权重矩阵。csv文件方便进一步的空间分析。接下分享一下利用存有邻接矩阵的csv文件得到最短路径矩阵(存有...

【1.2】 评价类模型之层次分析法中判断矩阵的填写方法、一致性检验的步骤、以及根据判断矩阵计算权重的方法

层次分析法中判断矩阵的填写方法、一致性检验的步骤、以及根据判断矩阵计算权重的方法

相机参数矩阵计算(内外矩阵)以及光束法平差

单应性矩阵由配对的内点计算出来   u,v是原始图片左边,对应得到变换后的图片坐标x,y,其中 变换矩阵可以拆成4部分,表示线性变换,比如scaling,shearing和ratotion。用于平移,产生透视变换。 重写之前...

The matrix cookbook (矩阵计算)pdf

The matrix cookbook (矩阵计算)pdf版本,适合矩阵求导和计算,下载链接:下载地址

基于TensorFlow的混淆矩阵计算与可视化

混淆矩阵的基本概念 百度百科 import tensorflow as tf import seaborn as sn #seaborn 中文文档 (https://www.cntofu.com/book/172/README.md) import pandas as pd y_true = [1, 0, 2, 3, 3, 1] #真实标签 y_pred...

【MATLAB】符号矩阵计算与化简

syms theta x y theta1 x1 y1 A=[cos(theta1) sin(theta1) x1 -sin(theta1) cos(theta1) y1 0 0 1] B=[cos(theta) sin(theta) x -sin(theta) cos(theta) y 0 0 1] C=simplify(A^(-1)*B)

C++矩阵计算库Eigen3之:矩阵的基本操作和运算

C++矩阵计算库Eigen3之:矩阵的基本操作和运算我写了一个示例程序来展示Eigen3的一些接口使用,一些来自官网示例,后续我还会写这种程序展示更复杂的矩阵运算功能。你必须在使用时,注释掉其他主函数,使用编译链接...

Eigen: C++开源矩阵计算工具——安装与使用

因为最近在研究卡尔曼滤波,要用到矩阵运算,就想着用C++一次性把矩阵运算写好吧,写一半觉得这么基础的工具应该有人写过吧,发现有很多库!!!有人做了总结:C++矩阵运算库推荐 矩阵运算库Armadillo,Eigen,MATCOM...

Make Your Own Neural Network(八)-----利用矩阵计算三层神经网络的输出结果

Make Your Own Neural Network构建你自己的神经网络https://blog.csdn.net/lz0499作者:lz0499 声明:1)Make Your Own Neural Network翻译自Tariq Rashid编写的神经网络入门书籍。作者的目的是尽可能的少用术语和...

深度学习中的数学与技巧(6): 详解协方差与协方差矩阵计算

对于一般的分布,直接代入E(X)之类的就可以计算出来了,但真给你一个具体数值的分布,要计算协方差矩阵,根据这个公式来计算,还真不容易反应过来。网上值得参考的资料也不多,这里用一个例子说明协方差矩阵是怎么...

机器学习--准备数据与Numpy(八)--距离矩阵计算

距离矩阵计算距离矩阵参考资料在讲距离矩阵之前,先复习一下什么是 欧式距离 :在做分类时,常常需要估算两个样本间的相似性度量(SimilarityMeasurement),这时经常就用到两个样本间的“距离”(Distance),采用...

xgboost 的 Precesion Recall F1 AUC ACC 混淆矩阵 计算

#省略…… from sklearn.model_selection import train_test_split train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(feature_matrix, labels, random_state=0) import xgboost as xgb ...

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