课程笔记:统计学习理论与方法(ELS_Chap7) 整理了三遍,前前后后大概一共花了20个小时左右吧,虽然离完美还差很多,但形成了一套自己的东西。 2021-11-11 课程笔记 > 统计学习理论与方法 #课程笔记 #教材笔记 #统计学习理论与方法 #ELS
随笔:期望与方差的性质 随笔:期望与方差的常用性质 数学期望的性质 方差的性质 常数的方差为0: 逆命题的充要条件是以概率1取常数 若随机变量相互独立,而且存在, ,是常数,,则有 期望的性质 常数的期望是本身: 任意两个随机变量和常数有 若随机变量相互独立,则有 Note: 和不是一回事 2021-11-10 随笔 > 其他 #概率统计 #期望方差
随笔:每日bug系列(2021-11-05) 随笔-每日bug系列 2021-11-05 Bug 1 计算矩阵特征值,求行列式时,一定要写成 的形式,否则展开求解时极容易出错(今天计算行列式看着原矩阵脑补写特征多项式一连写错五次的痛,对自己的算术能力表示深刻怀疑) Bug 2 记住 ,是加在对角线元素上的,不是每个位置都加2。这个惯性错误犯了好多次了!! Bug 3 相似矩阵有相同特征值,但逆命题不成立(即有相同特征值,包 2021-11-05 随笔 > 每日bug系列 #特征值 #矩阵理论
课程专题:矩阵理论(a)——矩阵对角化的条件汇总 课程专题-矩阵理论之矩阵对角化的条件汇总 题记:整个初等矩阵理论中要考虑最重要的事情,就是如何尽可能将矩阵化简、压缩。不论是化简为最普世的Jordan标准型,还是更为特殊的矩阵能化简为对角矩阵,以至到后续的各种矩阵分解,都是在研究这一问题。 引入 定义了特征值,特征向量,特征多项式,特征子空间,相似变换等概念(自我回顾一下)。一些比较重要的性质(常识) (包括多重次数的特征 2021-11-04 课程笔记 > 矩阵理论 #矩阵对角化
课程笔记:矩阵理论(1)——线性代数知识回顾(下) 选课前是谁给我灌输的“矩阵理论课给分高,都是学过的知识”?我居然信了,还把这门课计入了GPA。 结果第一节课老师板书了3*4=12块黑板,我记了11页笔记。 2021-10-11 课程笔记 > 矩阵理论 #课程笔记 #矩阵,线性代数
课程笔记:矩阵理论(2)——矩阵与线性变换 在代数结构这一更高的层次上俯视线性变换,同时深刻了解矩阵和线性方程组之间的内在联系 2021-10-11 课程笔记 > 矩阵理论 #课程笔记 #矩阵,线性代数
课程笔记:矩阵理论(1)——线性代数知识回顾(上) 选课前是谁给我灌输的“矩阵理论课给分高,都是学过的知识”?我居然信了,还把这门课计入了GPA。 结果第一节课老师板书了3*4=12块黑板,我记了11页笔记。 2021-10-10 课程笔记 > 矩阵理论 #课程笔记 #矩阵,线性代数
随笔:那些在CV里用腻了的话术与说辞 究其根源,深度学习是一个黑盒子(Black Box),缺乏一套能够解释清楚深度神经网络的运作机理的数学理论……很多搞深度学习应用的大多follow这样的研究路线:通过紧跟研究”热点“,读paper参会看别人提出了哪些模型,然后想到一个”灵感“,提出一套自己魔改的结构,抱着试一试的心态做实验发现work了,再来解释一通,就去投稿发paper。 2021-10-09 随笔 #CV #话术