Book4_Power-of-Matrix
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Book_4_《矩阵力量》 | 鸢尾花书:从加减乘除到机器学习;上架!
修正了,Bk4_Ch8_02.py 图像没画在一张画布上的问题。顺手给Bk4_Ch8_01 添加了plt.show()
Book4_Ch06_分块矩阵__矩阵力量__从加减乘除到机器学习.pdf 第5页/"大家将会在本书第 22 章,以及本系列丛书《概率统计》和《数据科学》两册中看到图 2 这种分块方式的用途。" 第20页/"分块矩阵的逆将会用在协方差矩阵上,特别是在求解条件概率、多元线性回归时。本系列丛书《概率统计》一则会深入探讨这一话题" **本系列丛书这两本书名应该修改了,以上没修改**
Book4_Ch06_分块矩阵__矩阵力量__从加减乘除到机器学习.pdf/图7/图8 **最好和全文保持一致,输出的ai*b(i)矩阵的列数保持为3列**  
 ### 问题分析: 一般而言, 只有 **起点为原点** 的向量, 才能用 **指向某点的向量** 缺省代称  上图摘自 Page 4 | Chapter 2 向量运算 ### 改进建议: 向量 **a** 减去向量 **b**,得到向量 **a** – **b**,其对应箭头 从 向量**b**的终点 指向...
首发纸质书P411,第三段第二行:换句话说,变量x取值范围限定在图18.5所示的黑色直线上。这里的图18.5是不是应该改为图18.3啊?
第6页(22)式: 最后一行应为 x1-c1,x2-c2 第19页(60)式: 应去掉x-u
第9页(13)式下面一句: 张成的空间坐标为 ( …, rn,2),而不是rn,1
本章中的 LDL分解:缩放 → 剪切 这一块,(85)式首先说:“A~LD^1/2”,(86)式:“x=LD^1/2”。而两个式子之间有一句话:“A这个映射相当于“先缩放 (D^-1/2),再剪切 (L)”,图12也写明:“y=D^-1/2 z”......所以,D的指数的1/2到底是正还是负产生了歧义。 此外还有一个问题,就是(84)式为什么对AA^T进行LDL分解,而不是像上文特征值分解中,对Q=(AA^T)^(-1)进行分解呢? 非常期待姜老师的回复,祝画图顺利!