从今天开始，Mayuyu将要学习一门新的语言，这门语言叫做Julia，为什么要学习它呢？ 因为它比较优秀啊！
Julia语言设计的目的就是让高性能科学计算为人人所用，它集合很多语言的优点于一身，有C的快速，有Ruby的动态，有Python的通用，有R的在统计学上的得心应手，有Perl的字符串处理，有MatLab的线性代数运算，总之有很多优点，更多了解参考：http://www.csdn.n...
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编程语言 时间：
2014-12-27 20:31:23
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虽说以前学习过线性代数和图形学原理，但是在实际中碰到matrix还是疑惑了好一阵子，今天通过向同事请教终于找到一点门路，特总结如下：Matrix主要用于对平面进行缩放，平移，旋转以及倾斜操作，为简化矩阵变换，Android封装了一系列方法来进行矩阵变换，其中包括pre系列方法：preScale，pr...
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移动开发 时间：
2014-12-25 16:07:08
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apache commons Math是一组偏向科学计算为主的函数，主要是针对线性代数，数学分析，概率和统计等方面。
我虽然是数学专业毕业，当年也是抱着《数学分析》啃，但是好久不用，这些概念都开始生疏，写一点例子，仅作参考。
packagetest.ffm83.commons.math;
importorg.apache.commons.math3.linear.Array2...
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Web程序 时间：
2014-12-24 18:14:28
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1、复习数学保持清晰的逻辑思维。（高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学、组合数学） 完成情况：高等数学、线性代数、概率论与数理统计，大学学过了。离散数学自修过，组合数学没接触过，但是高中学过排列与组合，也算是一部分。所以总体上这些都是学过的，算是复习。2、学习基础写作教程和科技文章写作教程...
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其他好文 时间：
2014-12-23 22:26:26
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线性代数http://v.163.com/movie/2010/11/D/T/M6V0BQC4M_M6V2ADFDT.html数学分析http://v.163.com/special/cuvocw/shuxuefenxi.html统计学http://v.163.com/movie/2011/6/6/...
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2014-12-19 13:00:42
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什么是机器学习？
传统的教科书会用一大堆高等数学，线性代数，概率论，统计学等知识把你拒之门外，这里博主俺决定用一个很简单的例子给不用你任何高深的数学知识来理解。
在写机器学习之前，我们来举个例子。假设你是个古代的国王，那里没有现代的科技，你想找个预报天气比较准的人来帮你预报天气。你要怎么办呢？通常，我们会找一个人，让他预报10000天，看它的准确率如何，然后再找一个人，再预报1...
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2014-12-17 22:41:29
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SVD(Singular Value Decomposition,奇异值分解)算法优缺点：优点：简化数据，去除噪声，提高算法结果缺点：数据的转换可能难于理解适用数据类型：数值型数据算法思想：很多情况下，数据的一小部分包含了数据的绝大部分信息，线性代数中有很多矩阵的分解技术可以将矩阵表示成新的易于处理...
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2014-12-12 01:15:20
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MIT 线性代数课程中讲过的矩阵分解有很多种，但是据我所知最重要的应该是SVD分解了，假如现在想把行空间的正交基通过A左乘的方法变换到列空间的正交基，既有：
需要说明的一点是，我们可以轻易得到行空间的正交基，但是并不是所有的A都能满足变换过去后还是正交基的条件，所以，这个A需要满足条件，或者说A和U,V需要满足一定的关系。将上式左右两边都乘以V的转置，就可以得到矩阵奇异值分解的公式，SV...
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2014-12-09 10:35:28
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1、标准正交矩阵
假设矩阵Q有列向量q1,q2,...,qn表示，且其列向量满足下式：
则
若Q为方阵，由上面的式子则有
我们举例说明上述概念：
2、标准正交矩阵的好处
上面我们介绍了标准正交矩阵，那么标准正交矩阵的用处在哪？下面以两方面来说明标准正交矩阵的用处：
求解Ax=b
在前面文章《正交...
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2014-12-06 15:26:25
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前一篇文章《正交投影》中我们讲述了正交投影，现在我们来从正交投影的角度来看看我们熟悉的最小二乘法。我记得最早知道最小二乘法是在大一上高数课的时候，我们首先回顾一下什么是最小二乘法。
1、最小二乘法
最近机器学习比较火，机器学习中的许多算法都是对信息进行分类，比如说支持向量机就是根据已知信息来分类，神经网络可以找到输入输出的关系（当然，不能给出具体的数学表达式），这两种算法都能找...
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2014-12-05 12:42:01
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