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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!

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第13页: (33)式中最后一个应是r3 第14页: '而 [r1, r2, r3]两两列向量确定的角度则是参考标准正交基的“绝对夹角”' 这句话中,'两两列向量确定的角度'是指三个相对theta角么? 是想表达r2和r3的方位(或者说theta_12,theta_13)都是以r1=e1为基准么?

图中标注与坐标轴不对应 ![7C383B64DE387779A7550908E9B8363C](https://github.com/Visualize-ML/Book4_Power-of-Matrix/assets/50800313/ab746a34-4773-4c02-a5c6-e365b9ef523a)

第二段应接在第一段之后 ![38C5D1721E0107968CA56971699E40CA](https://github.com/Visualize-ML/Book4_Power-of-Matrix/assets/50800313/f92685e9-4f22-4f91-a0ac-1866f463ed85)

![5D0D93EC48E1F7E490E1B39CC1164A3E](https://github.com/Visualize-ML/Book4_Power-of-Matrix/assets/50800313/aa04d7c3-7b3f-42c4-80da-6e6533578b6c) ![image](https://github.com/Visualize-ML/Book4_Power-of-Matrix/assets/50800313/d2c4993d-1ae9-4493-9b08-956626ddec1e)

在第六章的扉页,给出一些实例代码时 numpy.random.random_integers() 的 random_integers() 已经被弃用, 可以改成 randint()

公式(22)的vTx下注应该是scalar,标量,不是scaler

请问第一行“式(5.34)代表从Rn空间到RD空间的某种特定映射”是否说反了?我用的书是2023年11月第3次印刷

up你好,5。91这个公式我有点疑问,如图 ![3a1a1235291ec4940be48188125dedb](https://github.com/Visualize-ML/Book4_Power-of-Matrix/assets/149643090/a2658ba1-e69f-40fb-805a-324d8494327a)

《矩阵力量》23年7月第二版chapter1图1.11鸢尾花成对特征散点图中纵坐标标签重复

a_**@**_b = np.dot(a,b) Python变量命名规则:只能使用字母、数字、下划线(_)