一個對稱 矩陣是一個滿足 $A^\mathsf{T} = A$ 的矩陣 $A$，這種矩陣是方陣，其主對角線元素是任意的，但其他元素在主對角線的兩邊成對出現。 定理 1如果 $A$ 是對稱矩陣

前言 最近有在學習網易雲課堂上《吳恩達機器學習》這門課程, 受益匪淺, 然後打算將有關線性迴歸模型的知識點總結下來, 也就有了本文. 若存在錯誤的地方, 還請指正, 謝謝! 目錄 正文 線性迴歸

Model and Cost Function 1 模型概述 - Model Representation To establish notation for future use, we’ll use

導語：其他集數可在[線性代數]標籤文章找到。線性子空間是一個大課題，這裡先提供一個簡單的入門，承接先前關於矩陣代數的討論，期待與你的交流。 Overview: Subspace definition

Contents 1. 冪演算法 冪演算法適用於 $n \times n$ 矩陣 $A$ 由嚴格佔優特徵值 （亦稱主特徵值）$\lambda_1$ 的情況。$\lambda_1

資料結構 一般將資料結構分為兩大類： 線性資料結構和非線性資料結構。 線性資料結構有: 線性表、棧、佇列、串、陣列和檔案； 非線性資料結構有: 散列表、樹和圖。 線性表 線性表

如果一個方陣 $A$ 相似於對角陣，即存在可逆矩陣 $P$ 和對角矩陣 $D$，有 $A = PDP^{-1}$，則稱 $A$可對角化 。 定理 5（對角化定理）$n \times n$ 矩

本文主要探索如何使用深度學習框架 MXNet 或 TensorFlow 實現 線性迴歸 模型？並且以 Kaggle 上資料集 USA_Housing 做線性迴歸任務來預測房價。 迴歸任務，scikit

1. 行列式 設 $A$ 是 $n \times n$ 矩陣，$U$ 是對 $A$ 作行替換和行交換（不做行倍乘）所得到的任一階梯型矩陣，$r$ 是行交換的次數，那麼 $A$ 的行

儘管變換 $\boldsymbol x \mapsto A \boldsymbol x$ 有可能使向量往各個方向移動，但通常會有某些特殊向量，$A$ 對這些向量的作用是簡單的。 定義$A$ 為 $n \t

線性表的儲存結構分為：順序表和連結串列 今天我們先介紹順序表： 線性表的順序儲存是指在記憶體中用地址連續 的一塊儲存空間順序存放線性表的各個元素，用這種儲存方式儲存的線性表也稱為順序表。

設 $\mathbb{S}$ 是數的雙向無窮序列空間： \begin{equation} {y_k} = (\cdots, y_{-2}, y_{-1}, y_0, y_1, y_2, \cd

設想一個填充滿隨機數的 $40 \times 50$ 矩陣 $A$，$A$ 中線性無關列的最大個數和 $A^\mathsf{T}$ 中線性無關列的最大個數（$A$ 中線性無關行的最大個數）是相同的，這個公共值是

定理 8 蘊含向量空間 $V$ 的基 $\mathcal{B}$ 若含有 $n$ 個向量，則 $V$ 與 $\mathbb{R}^n$ 同構。數 $n$ 是 $V$ 的一個內在性質（稱為維數），不依賴基的選擇

對於 $V$ 中向量的一個指標集 $\{\boldsymbol v_1, \cdots, \boldsymbol v_p\}$，如果 \begin{equation} c_1 \boldsym