協方差矩陣公式推導
已知n維隨機變量\(\vec{X}=(X_{1},X_{2},...,X_{n})\)的協方差矩陣為\(C = \begin{bmatrix}c_{11} & c_{12} & ... & c_{1n} \\c_{21} & c_{22} & ...
原文：矩陣乘法及簡易公式推導
矩陣乘法 矩陣加法很簡單，結果矩陣的某一位置上的數就是加數矩陣對應位置上的數之和。如下圖： 那矩陣乘一個數呢 把矩陣每一個位置上的數都乘上那個數就得到了結果矩陣。如下圖： 可以發現矩陣乘一個數可以當成乘法分配律來理解。 那矩陣乘矩陣呢 還按對應位置相乘嗎 起初，矩陣的作用是表示線性代數方程組，如下圖： 從圖中可以看出，左矩陣每一行第N列位置上的數乘上右矩陣第N行位置上的變量就等於結果矩陣中第N行的 ...
2016-09-29 18:59 0 4242 推薦指數：
相關推薦
旋轉矩陣公式推導
1.在二維平面中：如下圖所示，在xoyxoy平面中有一向量op⃗ =(x,y)Top⃗=(x,y)T，旋轉ϕϕ角后變為向量op⃗ ′=(x′,y′)Top⃗′=(x′,y′)T。 據 ...
最小二乘法-公式推導
基本思想 求出這樣一些未知參數使得樣本點和擬合線的總誤差（距離）最小 最直觀的感受如下圖（圖引用自知乎某作者） 而這個誤差（距離）可以直接相減，但是直接相減會有正有負，相互抵消了，所以就用差的平方 推導過程 1 寫出擬合方程 \(y = a+bx\) 2 現有樣本\((x_1 ...
矩陣微分系列一：矩陣向量微分公式推導
「本文部分內容摘自一份佚名的資料」 --------------------------------------------------------------------------------- ...
最小二乘法公式推導及Python實現
機器學習使用線性回歸方法建模時，求損失函數最優解需要用到最小二乘法。相信很多朋友跟我一樣，想先知道公式是什么，然后再研究它是怎么來的。所以不多說，先上公式。 對於線性回歸方程\(f(x) = ax + b\)，由最小二乘法得： $$a = \frac{\sum (x_{i}-\overline ...
Booth算法: 補碼一位乘法公式推導與解析
以下講解內容出自《計算機組成原理(第三版)》（清華大學出版社） 大二學生一只，我的計組老師比較划水，不講公式推導，所以最近自己研究了下Booth算法的公式推導，希望能讓同樣在研究Booth算法的小伙伴少花點時間。 下面將對上圖公式方框 ...
最小二乘法和線性回歸的公式推導
一、一維線性回歸 一維線性回歸最好的解法是：最小二乘法 問題描述：給定數據集$D=\left \{ \left ( x_{1},y_{1} \right ),\left ( x_{2},y_{2} \right ),\cdots ,\left ( x_{m},y_{m} \right ...
矩陣的乘法
對應下面的示例： 方陣的乘冪 注意，我們平時說的矩陣的乘冪，是特指方陣的乘冪。 ...