已知n维随机变量\(\vec{X}=(X_{1},X_{2},...,X_{n})\)的协方差矩阵为\(C = \begin{bmatrix}c_{11} & c_{12} & ... & c_{1n} \\c_{21} & c_{22} & ...

1.在二维平面中：如下图所示，在xoyxoy平面中有一向量op⃗ =(x,y)Top⃗=(x,y)T，旋转ϕϕ角后变为向量op⃗ ′=(x′,y′)Top⃗′=(x′,y′)T。 　　 　　据 ...

基本思想 求出这样一些未知参数使得样本点和拟合线的总误差（距离）最小 最直观的感受如下图（图引用自知乎某作者） 而这个误差（距离）可以直接相减，但是直接相减会有正有负，相互抵消了，所以就用差的平方 推导过程 1 写出拟合方程 \(y = a+bx\) 2 现有样本\((x_1 ...

「本文部分内容摘自一份佚名的资料」 --------------------------------------------------------------------------------- ...

机器学习使用线性回归方法建模时，求损失函数最优解需要用到最小二乘法。相信很多朋友跟我一样，想先知道公式是什么，然后再研究它是怎么来的。所以不多说，先上公式。 对于线性回归方程\(f(x) = ax + b\)，由最小二乘法得： $$a = \frac{\sum (x_{i}-\overline ...

以下讲解内容出自《计算机组成原理(第三版)》（清华大学出版社） 大二学生一只，我的计组老师比较划水，不讲公式推导，所以最近自己研究了下Booth算法的公式推导，希望能让同样在研究Booth算法的小伙伴少花点时间。 下面将对上图公式方框 ...

一、一维线性回归 一维线性回归最好的解法是：最小二乘法 问题描述：给定数据集$D=\left \{ \left ( x_{1},y_{1} \right ),\left ( x_{2},y_{2} \right ),\cdots ,\left ( x_{m},y_{m} \right ...

对应下面的示例： 方阵的乘幂 注意，我们平时说的矩阵的乘幂，是特指方阵的乘幂。 ...