《矩阵力量(线性代数全彩图解 + 微课 + Python编程)》(姜伟生)内容简介: 数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面,而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所 有人生来都握有一副好牌,但是掌握“数学 + 编程 + 机器学习”绝对是**。这一次,学习数学不再是
本书还常用diag()函数。如图4.7所示,diag( A )提取矩阵 A 主对角线元素,结果为列向量。此外,diag( a )将向量 a 展成对角方阵 D , D 主对角线元素依次为向量 a 的元素。 Python中,完成diag()的函数为numpy.diag()。注意,numpy.diag( A )提取矩阵 A 的对角线元素,结果为一维数组。结果虽然形似行向量...
副对角矩阵 (anti-diagonal matrix)是副对角线之外元素皆为0的矩阵。 本书还常用diag()函数。如图4.7所示,diag( A )提取矩阵 A 主对角线元素,结果为列向量。此外,diag( a )将向量 a 展成对角方阵 D , D 主对角线元素依次为向量 a 的元素。 Python中,完成diag()的函数为numpy.diag()。注意,numpy....
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数据科学、机器学习的各种算法离不开数学,本册《矩阵力量》是“数学”板块的第 2 本,主要介绍常用线性代数工具。任何数学工具想要从一元推广到多元,比如多元微积分、多元统计,都绕不开线性代数。 《矩阵力量:线性代数全彩图解 微课 Python编程》共 25 章内容,可以归纳为 7 大板块:向量、矩阵、向量空间、矩阵分解、...
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