叉积究竟应该如何理解呢？如何从多维空间压缩到一维空间呢？如何解读他们的坐标呢？ 对偶性的思想在于：当观察到多维空间向数轴的线性变换时，它均与空间中的唯一一个向量所对应，应用线性变换和这个向量点乘等价。 数值上说：这是因为这类线性变换可以用一个只有一行的矩阵描述，而它的每一列给出了基向量变换后的位置。 ...
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2018-08-17 18:20:22
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这两天学习状态不佳,苦恼!~点积所发挥的作用只能够从线性变换的角度去完成. 向量w,v的点积 点积与计算顺序无关,对偶性 疑惑 答疑解惑 视频作者说,还要从对偶性向深处挖掘 多维空间向一维空间的线性变换 1×2矩阵与二维向量之间有着微妙的联系 视频作者在卖关子了,从几何角度会看到美妙的事情,究竟是什 ...
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2018-08-16 00:58:16
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二维空间向三维空间中扩展，暂且没有感觉有哪些难度，听听视频中是怎么说的？ 弹幕刚刚开始，已经有同学理解了矩阵的逆求法的原理，虎躯一震！ 按下暂停键思考了一会儿，逆的求法暂且不懂如何变换得来，但是逆的概念应该是反方向变换过程，逆和本身相乘应该是一个没有变换的过程(矩阵考虑成为线性变换)，也就是回到最初 ...
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2018-08-12 18:54:35
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回顾上两节视频，第一个视频主要介绍了什么是向量，包括向量的两个基本运算数乘与累加。第二个视频主要介绍了向量衍生的分支，包括3个部分：1.基向量，向量是基向量伸缩变换后的累加和。2.线性组合，两个向量的标量乘法之和（此处联想为向量由基向量衍生出来）。3.张成的空间，给定向量的线性组合的向量集合被称为给 ...
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2018-08-12 15:33:30
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什么是仿射变换？ 原理：1、一个任意的仿射变换都能表示为 乘以一个矩阵（线性变换） 接着再 加上一个向量（平移） 2、综上所述，我们能够用仿射变换来表示： 1）旋转（线性变换） 2）平移（向量加） 3）缩放操作（线性变换） 事实上，仿射变换代表的是两幅图之间的关系。 3、我们通常使用2*3矩阵来表示 ...
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2018-07-22 11:34:57
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主成分分析和因子分析无论从算法上还是应用上都有着比较相似之处，本文结合以往资料以及自己的理解总结了以下十大不同之处，适合初学者学习之用。 1.原理不同 主成分分析基本原理：利用降维（线性变换)的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个不相关的综合指标（主成分),即每个主成分都是原始变量的线性 ...
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2018-07-18 19:06:56
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测试代码： 效果： 滤波器特性： 待滤波的信号： 滤波后的信号： ...
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2018-06-13 18:11:40
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测试代码： 效果： 滤波器特性： 待滤波的信号： 滤波后信号： ...
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2018-06-13 18:09:41
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测试代码： 效果： 滤波器特性： 待滤波的信号： 滤波后的信号: ...
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2018-06-13 18:08:42
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第十五章 实变数函数论 1. 绪论 2. 集合论 3. 实数 4. 点集 5. 集合的测度 6. 勒贝格积分 第十六章 线性代数 1. 线性代数的对象和它的工具 2. 线性空间 3. 线性方程组 4. 线性变换 5. 二次型 6. 矩阵函数和它的一些应用 第十七章 抽象空间 1. 欧几里得公设的历史 ...
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2018-06-10 11:52:12
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