目录 一、分子布局与分母布局二、向量导数2.1 向量对标量求导2.2 标量对向量求导2.3 向量对向量求导 三、矩阵导数3.1 矩阵对标量求导3.2 标量对矩阵求导 参考 向量导数与矩阵导数是机器学习的数学基础，认真读完本文，相信你会有不少收获~
生成对抗网络 Generative Adversarial Nets(GAN)详解 近几年的很多算法创新，尤其是生成方面的task，很大一部分的文章都是结合GAN来完成的，比如，图像生成、图像修复、风格迁移等等。今天主要聊一聊GAN的原理和推导。 github: http://www.github.com/goodfeli/adversarial 论文： htt
正定矩阵、半正定矩阵 1.正定矩阵、半正定矩阵1.1 正定矩阵1.1.1 判断正定矩阵 1.2 半正定矩阵1.2.1 判定半正定矩阵 1.3 椭圆 a x
前提：矩阵A必须可相似对角化！ 充分条件: $A$ 是实对称矩阵 $A$ 有 $n$ 个互异特征值 $A^{\wedge} 2=A $ $\mathrm{A}^{\wedge} 2=\mathrm{E} $ $ r(A)=1 且 \operatorname{tr}(A) !=0$ 谱分解（Spectral Decomposition ），又称特征分解，或相似标准形分解，是将矩阵分解为由其特征
1.三维空间中的线性变换 笔记来源于：线性代数的本质：三维空间中的线性变换 移动三维空间中的所有点（用网格代表）保持网格线平行且等距分布，并保持原点不动（线性变换的几何含义） 与二维线性变换一样，三维线性变换由基向量的去向完全决定 原始基向量 原始基向量变为另一组新基向量
1. 矩阵乘法与线性变换复合 笔记来源：线性代数的本质：矩阵乘法与线性变换复合 矩阵乘法：一种变换后再进行另一种变换 例如 ：先旋转后剪切 矩阵是原始基向量经过变换后新基向量的集合，后面的向量跟随新基向量作了哪些变换 黄色字体的向量为要变换的某个向量 先进行旋转，再进行剪
1.矩阵与线性变换 1.矩阵与线性变换1.1 何为变换？1.2 何为线性？1.3 矩阵1.3.1 旋转矩阵1.3.2 剪切矩阵 1.4 列线性相关 1.矩阵与线性变换 笔记来源：线性代数的本质：矩阵与线性变换 1.1 何为变换？ 变换本质上是函数 变换暗示着要用运动的方式来思考 每一个输入向量都移动到
机器学习概述 机器学习中的损失函数平方损失函数交叉熵损失函数Hinge 损失函数最大似然估计与平方损失函数最大似然估计与交叉熵最大似然估计与最大后验估计 正则化关于L2正则化的两点思考 机器学习中评价指标精确率和召回率交叉验证 本文是邱锡鹏教授撰写的《神经网络
文章目录 经典线性二分类算法:支持向量机(SVM)1. SVM进行二分类的基本思想从感知机的缺陷引出SVM最大化分类间隔：SVM提高泛化性的insightSVM的数学本质:带不等式约束的最优化问题化繁为简：化简优化函数的一些tricks练手 2. 将SVM优化函数进行转化2.1 转化为拉格朗日函数2.1.1
Modeling User Exposure in Recommendation 【论文作者】Dawen Liang, David M. Blei, etc. WWW’16 Columbia University 目录Modeling User Exposure in Recommendation0. 总结1.研究目标2.问题背景3. 方法3.1 模型描述3.2 对曝光概率的建模3.3 参数学习3.4 预测模型4. 实
3. 1 引言 在等离子体中, 情况远比第 2 章所述的复杂; \(\boldsymbol{E}\) 场和 \(\boldsymbol{B}\) 场不能事先规定, 而 应由带电粒子本身的位置和运动来决定. 我们必须解一个自恰问题 (self-consistent problem), 即找出这样一组粒子轨道和场模式, 使得粒子沿着它们的轨道运 动
稀疏表示分类 1. 机器学习中稀疏表示与字典学习1 字典学习也叫稀疏编码，但这两个称谓有稍稍的区别，“字典学习”侧重于描述学得字典的过层，而“稀疏编码”侧重于表述将原样本进行稀疏表达的过程。两者通常是在一个最优化求解过程中完成的，所以这两者不做进一步区分，笼统地认为是一
机器学习（第三章）3.3对数几率回归 1、对数几率回归的机器学习三要素 1.模型：根据具体问题，确定假设空间——此篇为线性模型，输出值范围为[0,1]，为近似阶跃的单调可微函数； 2.策略：根据评价标准，确定选取最优模型的策略（通常会产生一个“损失函数”）——此篇由最大似然估计法、信息论来确
1. 节点嵌入——基于矩阵分解的方法 我们得到的所有节点嵌入全部排列到一起，就构成了我们的嵌入矩阵 Z \mathbf{Z} Z： 每一列 z
Question A good penalty function should result in an estimator with three properties: Unbiasedness（无偏性）: The resulting estimator is nearly unbiased when the true unknown parameter is large to avoid unnecessary modeling bias. Sparsity（稀疏性）: The resulti
本文略微有点长，请大家耐心观看，你一定会有收获 文章目录 PCA数学原理数据的向量表示及降维问题向量的表示及基变换内积与投影基基变换的矩阵表示协方差矩阵及优化目标方差协方差协方差矩阵协方差矩阵对角化算法进一步讨论 主成分分析（李航）16.1 总体主成分分析16.1.1 基本
论文地址：https://aclanthology.org/2021.acl-long.121.pdf 代码地址：https://github.com/CoderMusou/MECT4CNER Abstract 近年来，在中文命名实体识别（NER）中，词语增强已成为一种非常流行的方法，它可以减少切分错误，增加中文词语的语义和边界信息。然而，这些方法在整合了词汇信息之后，往往忽
凸集 如果过集合 C C C的任意两点的线段都在 C C C内，则称 C
吃瓜教程|Datawhale-10月（4） 神经网络 神经元模型 M-P 神经元模型（一个用来模拟生物行为的数学模型） 在此模型中，神经元接收到来自 n 个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接进行传递，神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较，然后通过激活函数（模拟“抑制”
设实矩阵 A \boldsymbol{A} A的各阶主子式 ∣ A
参考论文：Principles of image reconstruction in optical interferometry: tutorial；Image reconstruction in optical interferometry: benchmarking the regularization； 简单解释做了什么：The principle of interferometry is to recombine coherently the beams from two or more
2.2 标量场的方向导数和梯度 2.2.1 标量场的方向导数 在标量场中，在 P 点沿 \(l\) 方向的变化率定义为该标量场在 P 点沿 \(l\) 方向的方向导数，记为 \[\left.\frac{\partial u}{\partial l}\right|_{P}=\lim _{\Delta l \rightarrow 0} \frac{u(x+\Delta x, y+\Delta y, z+\Delta
参考教材：《Modern Control Engineering 5th Edition》Katsuhiko Ogata 第02章 动态系统的数学模型 简单了解状态空间表示（State Space Representation） 教材上p35-39介绍了一个通用的方法，不过因为SSR不是本学期的重点，所以课上没讲，自己所以也暂时没有细看。 通过设置合适的变量，可
线性方程的解与矩阵的逆 齐次方程 非齐次方程 A x = b \boldsymbol{A} \boldsymbol{x} = \boldsymbol{b} Ax=
** 因为一直忙于项目，之前立下"每天一更"的flag直接作废了，看到评论里面有些对之前的华数杯需要详解的，现在估计也用不上了。 因为个人的主导的方向是与芯片方向有关，因为对于电磁场和电磁波有些浅显的认识，所以想在这里进行一些分享，也以此来激励自己每天进行学习。内容上可能会有
