c****x
发帖数: 6601 | 1 来来来，做题。
http://www.mitbbs.com/article_t/Mathematics/31236369.html
follow up： 如果A不是列满秩的时候，可以有通解时，工程上如何进行数据的取舍？
【 以下文字转载自 Mathematics 讨论区 】
发信人: mingzhen (haoren), 信区: Mathematics
标 题: 一个矩阵数学问题： Ax=b
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Jun 24 19:25:02 2018, 美东)
一个矩阵数学问题： Ax=b
假如A 是m x n的二维矩阵， x 是 n x 1的向量，b 就是 m x 1的向量。
假如A，b均已知， 且m不等于n, 问题：
1） 能否反求出x？
2） x是否唯一？能否数学上证明之。 |
d****o
发帖数: 32610 | 2 学傻了吧
这是初中数学题
【在 c****x 的大作中提到】
: 来来来，做题。
: http://www.mitbbs.com/article_t/Mathematics/31236369.html
: follow up： 如果A不是列满秩的时候，可以有通解时，工程上如何进行数据的取舍？
: 【 以下文字转载自 Mathematics 讨论区 】
: 发信人: mingzhen (haoren), 信区: Mathematics
: 标 题: 一个矩阵数学问题： Ax=b
: 发信站: BBS 未名空间站 (Sun Jun 24 19:25:02 2018, 美东)
: 一个矩阵数学问题： Ax=b
: 假如A 是m x n的二维矩阵， x 是 n x 1的向量，b 就是 m x 1的向量。
: 假如A，b均已知， 且m不等于n, 问题：
|
c****x
发帖数: 6601 | 3 暴露了吧。
【在 d****o 的大作中提到】
: 学傻了吧
: 这是初中数学题
|
R*****i
发帖数: 2126 | |
d****o
发帖数: 32610 | 5 拿矩阵那套语言解释当然可以，
初中生当个n元一次方程组就知道怎么回事
【在 c****x 的大作中提到】
: 暴露了吧。
|
c****x
发帖数: 6601 | 6 俺和小蒙古一样，法轮功政庇。怎么可能知道秩。
【在 R*****i 的大作中提到】
: 卧槽，这么简单的问题。楼猪知道秩是什么吗？
|
f*******1
发帖数: 522 | 7 线性空间和映射。看是超定还是欠定问题。
欠定问题的解应该是一个仿射子空间
超定问题没有精确解，用子空间投影的办法（最小二乘）求最佳近似 |
a********i
发帖数: 1611 | |
w*******e
发帖数: 269 | 9 是SVD
SVD也常被人拿去做PCA
所以你以為SVD就是PCA
: PCA
【在 a********i 的大作中提到】
: PCA
|
s**********a
发帖数: 1853 | 10 这几个看起来是真的政治庇护。而且爱科学学科学。
但凡大学毕业的，应该不会有兴趣纠结这个问题。
m=n而且是满秩的话，能求出唯一解就求。求不出唯一解就用最小二乘法搞个近似解。
如果方程个数小于未知数个数，那么就决定一个超平面子空间。
我们大学毕业生，一般也不会纠结这个问题。
【在 c****x 的大作中提到】
: 来来来，做题。
: http://www.mitbbs.com/article_t/Mathematics/31236369.html
: follow up： 如果A不是列满秩的时候，可以有通解时，工程上如何进行数据的取舍？
: 【 以下文字转载自 Mathematics 讨论区 】
: 发信人: mingzhen (haoren), 信区: Mathematics
: 标 题: 一个矩阵数学问题： Ax=b
: 发信站: BBS 未名空间站 (Sun Jun 24 19:25:02 2018, 美东)
: 一个矩阵数学问题： Ax=b
: 假如A 是m x n的二维矩阵， x 是 n x 1的向量，b 就是 m x 1的向量。
: 假如A，b均已知， 且m不等于n, 问题：
|
|
|
m**********e
发帖数: 12525 | 11 对
楼主看上去也属于买提上窜下跳的名人了，
妈的竟然智商就这么一点
太他妈让人惊讶了
【在 s**********a 的大作中提到】
: 这几个看起来是真的政治庇护。而且爱科学学科学。
: 但凡大学毕业的，应该不会有兴趣纠结这个问题。
: m=n而且是满秩的话，能求出唯一解就求。求不出唯一解就用最小二乘法搞个近似解。
: 如果方程个数小于未知数个数，那么就决定一个超平面子空间。
: 我们大学毕业生，一般也不会纠结这个问题。
|
B*Q
发帖数: 25729 | |
s**********a
发帖数: 1853 | 13 其实不会解线性方程组本来没啥，很正常。好多数学要求不高的系，线代学完了
就忘了。
问题是：他还显得很有兴趣，觉得这是个高深问题。
楼主主要不是智商问题，主要是学历不够。初中毕业就偷渡了，没好好上学。
要是楼主有机会上大学，搞不好还是个好学生呢。
【在 m**********e 的大作中提到】
: 对
: 楼主看上去也属于买提上窜下跳的名人了，
: 妈的竟然智商就这么一点
: 太他妈让人惊讶了
|
a********i
发帖数: 1611 | 14 SVD只是被PCA拿来求主成分用的，你不要以为SVD就是PCA
【在 w*******e 的大作中提到】
: 是SVD
: SVD也常被人拿去做PCA
: 所以你以為SVD就是PCA
:
:
: PCA
:
|
s**********a
发帖数: 1853 | 15 你这里的PCA是个什么鸡巴玩意？
统计里面的主成分分析？
【在 a********i 的大作中提到】
: SVD只是被PCA拿来求主成分用的，你不要以为SVD就是PCA
|
s**********a
发帖数: 1853 | 16 操他妈妈的，终于看到一个大学以上学历的网友了。
高知网友，你好，你辛苦了。
【在 f*******1 的大作中提到】
: 线性空间和映射。看是超定还是欠定问题。
: 欠定问题的解应该是一个仿射子空间
: 超定问题没有精确解，用子空间投影的办法（最小二乘）求最佳近似
|
a********i
发帖数: 1611 | 17 楼主问了“工程上如何进行数据的取舍？”
得到了主成分就能对数据进行取舍，你丫狗屁不懂就别瞎叫唤了
【在 s**********a 的大作中提到】
: 你这里的PCA是个什么鸡巴玩意？
: 统计里面的主成分分析？
|
m**********e
发帖数: 12525 | 18 码农machine learning里的玩意
所以啊，目前所谓人工智能对“智能”的理解就这档次
【在 s**********a 的大作中提到】
: 你这里的PCA是个什么鸡巴玩意？
: 统计里面的主成分分析？
|
m**********e
发帖数: 12525 | 19 丫楼上说了，用数学的语言就是最小二乘，用物理的语言就是误差最小
【在 a********i 的大作中提到】
: 楼主问了“工程上如何进行数据的取舍？”
: 得到了主成分就能对数据进行取舍，你丫狗屁不懂就别瞎叫唤了
|
s**********a
发帖数: 1853 | 20 原来ML就是这个玩意儿啊？
我还以为什么因子分析，聚类分析，主成分分析，现在早没人搞了呢。
真是out了。
【在 m**********e 的大作中提到】
: 码农machine learning里的玩意
: 所以啊，目前所谓人工智能对“智能”的理解就这档次
|
|
|
m**********e
发帖数: 12525 | 21 machine learning目前主要停留在统计相关这个层次上
也就是说，大数据分析女人都是长头发的，于是看到一个长头发的人就断定是女人这个
层次
同样，machine learning看到每天太阳东升西落，立马得出结论地球是宇宙的中心，万
物绕着地球转
【在 s**********a 的大作中提到】
: 原来ML就是这个玩意儿啊？
: 我还以为什么因子分析，聚类分析，主成分分析，现在早没人搞了呢。
: 真是out了。
|
d****o
发帖数: 32610 | 22 现在DL要搞独立，不说自己是ML了
ML专指这些过时东西
【在 s**********a 的大作中提到】
: 原来ML就是这个玩意儿啊？
: 我还以为什么因子分析，聚类分析，主成分分析，现在早没人搞了呢。
: 真是out了。
|
s**********a
发帖数: 1853 | 23 那DL到底是怎么搞的啊？
【在 d****o 的大作中提到】
: 现在DL要搞独立，不说自己是ML了
: ML专指这些过时东西
|
d****o
发帖数: 32610 | 24 ML是统计，
DL是自己都搞不清楚在统计啥的统计
【在 s**********a 的大作中提到】
: 那DL到底是怎么搞的啊？
|
a********i
发帖数: 1611 | 25 还是有区别的，最小二乘起码得确定用什么样的超平面，而找主成分能通过结果选择符
合要求的主成分
比如一个多维数据，你不知道拟合到哪个超平面上就可以用主成分分析找出来
【在 m**********e 的大作中提到】
: 丫楼上说了，用数学的语言就是最小二乘，用物理的语言就是误差最小
|
p******g
发帖数: 8316 | 26 Hah？
Gauss-Markov Theorem 是1800年发明的，其实是1722年做的铺垫，
Machine Learning啥时候才有的？
这个Least Square早就用的满大街都是了，怎么算成ML里的了？ 你不是80年代读大学
的时候就有了么？
而且这也不是码农的基本功啊，就是数学和统计，发明者是著名数学家高斯啊
【在 m**********e 的大作中提到】
: 码农machine learning里的玩意
: 所以啊，目前所谓人工智能对“智能”的理解就这档次
|
c****x
发帖数: 6601 | 27 哈哈哈。你太狠了。
【在 s**********a 的大作中提到】
: 其实不会解线性方程组本来没啥，很正常。好多数学要求不高的系，线代学完了
: 就忘了。
: 问题是：他还显得很有兴趣，觉得这是个高深问题。
: 楼主主要不是智商问题，主要是学历不够。初中毕业就偷渡了，没好好上学。
: 要是楼主有机会上大学，搞不好还是个好学生呢。
|
p******g
发帖数: 8316 | 28 还有那个gradient decent和conjugate gradient 都是存在上百年了，咋到了你们这里
，就成了人工智能的了。
人工智能用到这些理论知识，但也不能倒打一耙说成是人工智能带来的吧 |
m**********e
发帖数: 12525 | 29 安了
知道伊藤君什么时候出生的？
伊藤君还没出生前，什么markov都是空中楼阁
【在 p******g 的大作中提到】
: Hah？
: Gauss-Markov Theorem 是1800年发明的，其实是1722年做的铺垫，
: Machine Learning啥时候才有的？
: 这个Least Square早就用的满大街都是了，怎么算成ML里的了？ 你不是80年代读大学
: 的时候就有了么？
: 而且这也不是码农的基本功啊，就是数学和统计，发明者是著名数学家高斯啊
|
m*****n
发帖数: 4015 | 30 PCA 都没听说过？你学过线性代数吗
[在 shanghaibaba (上海爸爸) 的大作中提到：]
:你这里的PCA是个什么鸡巴玩意？
:统计里面的主成分分析？ |
|
|
c****x
发帖数: 6601 | 31 我政庇的身份这么快就曝露了。汗！
【在 m**********e 的大作中提到】
: 对
: 楼主看上去也属于买提上窜下跳的名人了，
: 妈的竟然智商就这么一点
: 太他妈让人惊讶了
|
p******g
发帖数: 8316 | 32 ？？？
什么乱七八糟的
【在 m**********e 的大作中提到】
: 安了
: 知道伊藤君什么时候出生的？
: 伊藤君还没出生前，什么markov都是空中楼阁
|
m*****n
发帖数: 4015 | 33 自己 google
pseudoinverse
[在 cccpwx (暱稱太短) 的大作中提到：]
:来来来，做题。
:http://www.mitbbs.com/article_t/Mathematics/31236369.html
:follow up： 如果A不是列满秩的时候，可以有通解时，工程上如何进行数据的取舍？
:一个矩阵数学问题： Ax=b
:假如A 是m x n的二维矩阵， x 是 n x 1的向量，b 就是 m x 1的向量。
:假如A，b均已知， 且m不等于n, 问题：
:1） 能否反求出x？ |
m**********e
发帖数: 12525 | 34 你数学基础不扎实
祖国复旦大学概率论第一卷就是普通大学内容。
由于概论空间黎曼不可积，所以第二卷开始就涉及概论空间的伊藤积分
伊藤清，20世纪40年代才提出伊藤积分
在伊藤清提出伊藤积分以前，概论是伪科学
【在 p******g 的大作中提到】
: ？？？
: 什么乱七八糟的
|
p******g
发帖数: 8316 | 35 你这扯的都是啥啊？
我说的是least square这个知识段是几百年前就有了，跟人工智能没关系，整个工程领
域到处都用，现在火爆的人工智能也在用。
你现在说的都是些啥？
这跟我数学基础扎实不扎实的关系又是怎么扯出来的？
【在 m**********e 的大作中提到】
: 你数学基础不扎实
: 祖国复旦大学概率论第一卷就是普通大学内容。
: 由于概论空间黎曼不可积，所以第二卷开始就涉及概论空间的伊藤积分
: 伊藤清，20世纪40年代才提出伊藤积分
: 在伊藤清提出伊藤积分以前，概论是伪科学
|
c****x
发帖数: 6601 | 36 超定是一般不存在精确解，并不必然。
【在 f*******1 的大作中提到】
: 线性空间和映射。看是超定还是欠定问题。
: 欠定问题的解应该是一个仿射子空间
: 超定问题没有精确解，用子空间投影的办法（最小二乘）求最佳近似
|
a***e
发帖数: 27968 | 37 代数学基本定理很难证明的
★ 发自iPhone App: ChinaWeb 1.1.4
【在 d****o 的大作中提到】
: 拿矩阵那套语言解释当然可以，
: 初中生当个n元一次方程组就知道怎么回事
|
f**********d
发帖数: 4960 | 38 你说的概论空间是要说概率空间么？
伊藤积分解决的是对于布朗运动的积分问题，
概率论在cantor的集合论测度论之后就已经公理化了。
【在 m**********e 的大作中提到】
: 你数学基础不扎实
: 祖国复旦大学概率论第一卷就是普通大学内容。
: 由于概论空间黎曼不可积，所以第二卷开始就涉及概论空间的伊藤积分
: 伊藤清，20世纪40年代才提出伊藤积分
: 在伊藤清提出伊藤积分以前，概论是伪科学
|
s**********a
发帖数: 1853 | 39 a?
雇员姐，你到底知不知道高斯马可夫定理是什么东西啊？
另外，马可夫貌似1856年才出生，你确定高斯马可夫定理是1800年发明的吗？
【在 p******g 的大作中提到】
: Hah？
: Gauss-Markov Theorem 是1800年发明的，其实是1722年做的铺垫，
: Machine Learning啥时候才有的？
: 这个Least Square早就用的满大街都是了，怎么算成ML里的了？ 你不是80年代读大学
: 的时候就有了么？
: 而且这也不是码农的基本功啊，就是数学和统计，发明者是著名数学家高斯啊
|
F********2
发帖数: 807 | 40 以后请自称文科生或者小学生
谢谢
【在 c****x 的大作中提到】
: 来来来，做题。
: http://www.mitbbs.com/article_t/Mathematics/31236369.html
: follow up： 如果A不是列满秩的时候，可以有通解时，工程上如何进行数据的取舍？
: 【 以下文字转载自 Mathematics 讨论区 】
: 发信人: mingzhen (haoren), 信区: Mathematics
: 标 题: 一个矩阵数学问题： Ax=b
: 发信站: BBS 未名空间站 (Sun Jun 24 19:25:02 2018, 美东)
: 一个矩阵数学问题： Ax=b
: 假如A 是m x n的二维矩阵， x 是 n x 1的向量，b 就是 m x 1的向量。
: 假如A，b均已知， 且m不等于n, 问题：
|
|
|
s**********a
发帖数: 1853 | 41 雇员姐你这几个名词炒作了很久了，该更新知识点了。
下山法和共轭梯度法都是数值分析里面的内容。
数值分析里面其实更装逼一点的名词是冯纽曼测试。
赶紧去google一下学习一下，以后可以用冯纽曼测试来砸他们。
【在 p******g 的大作中提到】
: 还有那个gradient decent和conjugate gradient 都是存在上百年了，咋到了你们这里
: ，就成了人工智能的了。
: 人工智能用到这些理论知识，但也不能倒打一耙说成是人工智能带来的吧
|
p******g
发帖数: 8316 | 42 Died: February 23, 1855, Göttingen, Germany
高斯1855年去世
【在 s**********a 的大作中提到】
: a?
: 雇员姐，你到底知不知道高斯马可夫定理是什么东西啊？
: 另外，马可夫貌似1856年才出生，你确定高斯马可夫定理是1800年发明的吗？
|
s**********a
发帖数: 1853 | 43 在现代里面真美学过PCA。
本科第一次学线代的时候，最后老师倒是提了一下奇异值分解。
后来学过计算线代，高斯法，共轭梯度法，伽辽金法都学过。
再后来研究生课又学现代，主要学什么商空间，核空间。
这个家宝的PCA，真没学过。
【在 m*****n 的大作中提到】
: PCA 都没听说过？你学过线性代数吗
: [在 shanghaibaba (上海爸爸) 的大作中提到：]
: :你这里的PCA是个什么鸡巴玩意？
: :统计里面的主成分分析？
|
s**********a
发帖数: 1853 | 44 他把柯尔莫戈罗夫的贡献给弄错给Ito了。
Ito的贡献主要是解决了布朗运动和一般半鞅类型的随机过程的积分。
【在 f**********d 的大作中提到】
: 你说的概论空间是要说概率空间么？
: 伊藤积分解决的是对于布朗运动的积分问题，
: 概率论在cantor的集合论测度论之后就已经公理化了。
|
s**********a
发帖数: 1853 | 45 高斯马可夫定理是高斯一个人的定理吗？
那为啥要放马可夫的名字？
【在 p******g 的大作中提到】
: Died: February 23, 1855, Göttingen, Germany
: 高斯1855年去世
|
F********2
发帖数: 807 | 46 传统线代不讲pca
初等概率统计也不讲
到中级统计或者数据分析才讲，算这些课程的核心内容之一
【在 s**********a 的大作中提到】
: 在现代里面真美学过PCA。
: 本科第一次学线代的时候，最后老师倒是提了一下奇异值分解。
: 后来学过计算线代，高斯法，共轭梯度法，伽辽金法都学过。
: 再后来研究生课又学现代，主要学什么商空间，核空间。
: 这个家宝的PCA，真没学过。
|
c****x
发帖数: 6601 | 47 这是我转的，又不是我问的。
带不带这样羞辱人的？
【在 F********2 的大作中提到】
: 以后请自称文科生或者小学生
: 谢谢
|
m*****n
发帖数: 4015 | 48 PCA = centering + SVD
SVD 你不可能没学过。这个是线性代数基本内容。
[在 shanghaibaba (上海爸爸) 的大作中提到：]
:在现代里面真美学过PCA。
:本科第一次学线代的时候，最后老师倒是提了一下奇异值分解。
:后来学过计算线代，高斯法，共轭梯度法，伽辽金法都学过。
:再后来研究生课又学现代，主要学什么商空间，核空间。
:这个家宝的PCA，真没学过。 |
d****o
发帖数: 32610 | 49 属实
骑大马没学过测度论
【在 s**********a 的大作中提到】
: 他把柯尔莫戈罗夫的贡献给弄错给Ito了。
: Ito的贡献主要是解决了布朗运动和一般半鞅类型的随机过程的积分。
|
s**********a
发帖数: 1853 | 50 我不是说了么？我学过SVD。上文中第二行。
但PCA到底是什么，我肯定在线性代数课里面没学过。
自己翻多元统计课本，倒是见过主成分分析的名称。
但我以为这种烂东西早没人搞了呢。
【在 m*****n 的大作中提到】
: PCA = centering + SVD
: SVD 你不可能没学过。这个是线性代数基本内容。
: [在 shanghaibaba (上海爸爸) 的大作中提到：]
: :在现代里面真美学过PCA。
: :本科第一次学线代的时候，最后老师倒是提了一下奇异值分解。
: :后来学过计算线代，高斯法，共轭梯度法，伽辽金法都学过。
: :再后来研究生课又学现代，主要学什么商空间，核空间。
: :这个家宝的PCA，真没学过。
|
|
|
m*****n
发帖数: 4015 | 51 用svd 解pseudo inverse 这是最基本的线性代数解法了。楼上弃婴 扯什么概率论 这
是犯什么
病了吗 |
s**********a
发帖数: 1853 | 52 对。弃大妈刚才讲的内容是勒贝格积分的内容。
但正常的勒贝格积分只能解决有界变差函数的积分。
而布朗运动，是无界变差，但有有界二次变差。Ito就针对这种现象
构造了ito积分
【在 d****o 的大作中提到】
: 属实
: 骑大马没学过测度论
|
p******g
发帖数: 8316 | 53 Gauss proved the method under the assumption of normally distributed errors
(see Gauss–Markov theorem; see also Gaussian). The method had been
described earlier by Adrien-Marie Legendre in 1805, but Gauss claimed that
he had been using it since 1794 or 1795.[58] In the history of statistics,
this disagreement is called the "priority dispute over the discovery of the
method of least squares."[59]
Least square的实际发明时间比1800年还早，是1794年就开始了 |
p******g
发帖数: 8316 | 54 原来你以为这个Markov是发明Markov chain的那个Markov，哈哈哈
我说我怎么看不明白呢
【在 s**********a 的大作中提到】
: 高斯马可夫定理是高斯一个人的定理吗？
: 那为啥要放马可夫的名字？
|
d****o
发帖数: 32610 | 55 不是吗？
俺一直以为是一个人
难道是伯努利那样一家子？
【在 p******g 的大作中提到】
: 原来你以为这个Markov是发明Markov chain的那个Markov，哈哈哈
: 我说我怎么看不明白呢
|
s**********a
发帖数: 1853 | 56 雇员姐你别google了。我给你讲清楚吧。
gauss markov 定理的假设，不光是normally distributed，而且还要不相关。
这个gauss markov定理，是讲，满足gauss markov假设的线性回归的ols，也
就是普通最小二乘解，是回归的最小方差无偏解。
这个定理，和楼主方程，完全没有关系...
【在 p******g 的大作中提到】
: Gauss proved the method under the assumption of normally distributed errors
: (see Gauss–Markov theorem; see also Gaussian). The method had been
: described earlier by Adrien-Marie Legendre in 1805, but Gauss claimed that
: he had been using it since 1794 or 1795.[58] In the history of statistics,
: this disagreement is called the "priority dispute over the discovery of the
: method of least squares."[59]
: Least square的实际发明时间比1800年还早，是1794年就开始了
|
s**********a
发帖数: 1853 | 57 你别继续说了，雇员姐，收工，然后学习我今天的帖子。
这样你明天装逼手法就能又多一点了。
【在 p******g 的大作中提到】
: 原来你以为这个Markov是发明Markov chain的那个Markov，哈哈哈
: 我说我怎么看不明白呢
|
s**********a
发帖数: 1853 | 58 就是一个人啊。你听她扯呢。
【在 d****o 的大作中提到】
: 不是吗？
: 俺一直以为是一个人
: 难道是伯努利那样一家子？
|
d****o
发帖数: 32610 | 59 吓我一跳
还以为今天学习到新知识了
【在 s**********a 的大作中提到】
: 就是一个人啊。你听她扯呢。
|
p******g
发帖数: 8316 | 60 确实是一个人，是我看错了，我的失误。
抱歉了。
【在 d****o 的大作中提到】
: 吓我一跳
: 还以为今天学习到新知识了
|
|
|
p******g
发帖数: 8316 | 61 不过你又说对了，马可夫也是一大家子的数学家，lol
【在 d****o 的大作中提到】
: 吓我一跳
: 还以为今天学习到新知识了
|
s**********a
发帖数: 1853 | 62 只有这个markov厉害。别的称不上大家。
【在 p******g 的大作中提到】
: 不过你又说对了，马可夫也是一大家子的数学家，lol
|
p******g
发帖数: 8316 | 63 他这个病也很好解读
我纠正他说的错误论断“LS methods这是码农才用的，是ML的”
然后他就扯出概率论来向我示威，他觉得他写的那几行terms我应该看不懂，所以他就
急急忙忙地出来摆酷了。
姐作为山大毕业的文科生啊，搞不懂概率论，那不是太正常了？lol
【在 m*****n 的大作中提到】
: 用svd 解pseudo inverse 这是最基本的线性代数解法了。楼上弃婴 扯什么概率论 这
: 是犯什么
: 病了吗
|
s**********a
发帖数: 1853 | 64 弃妈今天出手太急了，露了破绽。
【在 p******g 的大作中提到】
: 他这个病也很好解读
: 我纠正他说的错误论断“LS methods这是码农才用的，是ML的”
: 然后他就扯出概率论来向我示威，他觉得他写的那几行terms我应该看不懂，所以他就
: 急急忙忙地出来摆酷了。
: 姐作为山大毕业的文科生啊，搞不懂概率论，那不是太正常了？lol
|
h*******i
发帖数: 9 | 65 LS 解 X= inv(transpose(A)*A) * transpose(A)*b，A 得是列满秩 或者说方程正定或
超定。 |
s**********a
发帖数: 1853 | 66 A不是列满秩的话就可以把方程消掉。
最后方程数目就小于未知数数目了。这样的话，方程能确定一个超平面子空间。
前面有人不是说过了吗？
【在 h*******i 的大作中提到】
: LS 解 X= inv(transpose(A)*A) * transpose(A)*b，A 得是列满秩 或者说方程正定或
: 超定。
|
c****x
发帖数: 6601 | 67 你这个和我原link回的没区别。
【在 h*******i 的大作中提到】
: LS 解 X= inv(transpose(A)*A) * transpose(A)*b，A 得是列满秩 或者说方程正定或
: 超定。
|
h*******i
发帖数: 9 | 68 嗯 我只是抛砖引玉 用式子总结一下平常情况下的解法。希望有人也用formula的形式
解答 只是文字吵吵看不懂
【在 c****x 的大作中提到】
: 你这个和我原link回的没区别。
|
d*****u
发帖数: 17243 | 69 代数应该讲过奇异值分解，哪怕不考。
简单说奇异值对应的那些向量就是主成份。
统计里可以用来给数据降维。
【在 s**********a 的大作中提到】
: 在现代里面真美学过PCA。
: 本科第一次学线代的时候，最后老师倒是提了一下奇异值分解。
: 后来学过计算线代，高斯法，共轭梯度法，伽辽金法都学过。
: 再后来研究生课又学现代，主要学什么商空间，核空间。
: 这个家宝的PCA，真没学过。
|
d*****u
发帖数: 17243 | 70 你不要听那个弃婴瞎说。
PCA在本科计算机视觉课程里会讲，但不是什么主流工具。
【在 s**********a 的大作中提到】
: 我不是说了么？我学过SVD。上文中第二行。
: 但PCA到底是什么，我肯定在线性代数课里面没学过。
: 自己翻多元统计课本，倒是见过主成分分析的名称。
: 但我以为这种烂东西早没人搞了呢。
|
|
|
t*******o
发帖数: 1 | 71 靠，都答不上么
当然有确定的解啦
就是零么
这些人，书都白读了 |
t*******o
发帖数: 1 | |
