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矩阵和行列式有什么区别？

问：矩阵和行列式有什么区别？答：矩阵的本质是一个线性变换，他把一个向量变成另外一个向量，也可以是一个坐标系变换，把一个向量的坐标系变成成另一个坐标系，向量数值不变；而行列式是矩阵的一个计算值，是矩阵所表示的线性变换对几何图形的面积/体积的变化率,变化率就是一个数值。另外，二者的计算方式也有比较大的区别：1. 两个矩阵相等是指对应元素都相等;两个行列式相等不要求对应元素都相等，甚至阶数也可以不一样，

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为什么损失函数是MSE的时候，使用梯度下降法最好。

我们要求解函数的最优解，当不易求解时就选择反方向思路，构造一个损失函数，来求取损失函数的最小值。损失函数可求导后为凸函数时，则可以直接等于0，求解最小值。损失函数可求导后不是凸函数时，则需要使用梯度下降法，因此梯度下降法需要损失函数可求导。为什么说损失函数MSE比SSE更加适合使用梯度下降法呢，SSE则是没有除样本n，那么当样本量大的时候，梯度值算出的也比较大，步长就要尽量小。选择步长时就更加敏感

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小懒爱科比

数据挖掘需了解的数据基础

来自老师，怒码一、统计学部分1.统计学的解决问题的思路（数据分析的四个环节、数据分析师的四大任务：收集/抓取/获取、处理/清洗、分析、解释数据） 2.统计学几个基本概念：数据类型总体和样本参数和统计量变量 3.“描述统计”分析方法：分析角度（总体规模、对比关系、集中趋势、离散程度、偏态、峰态）重要指标的计算（算数平均数、总体方差、总体标准差、样本方差、样本标准差、离散系数） 4.数据分析中常见的分

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Excel里计算行列式或者矩阵的方法！

搜索行列式，只会出现一种函数搜索矩阵，会出现四种函数，用之前要看一下每种函数的功能另外，矩阵计算要用Ctrl+Shift+Enter哦！

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行列式和行列式的六条性质是什么？

在数学中，n阶行列式表示一个n次多项式，这是行列式的基础定义。在线性变换中，行列式描述的是空间被拉伸/压缩的比例。以2维空间为例：既然线性变换是改变基组，那么我们只需要找到一个指标来度量2个基向量围成的矩形面积增大或缩小的比例。该指标就是行列式的值。记作det() ，或| |.只有行列数相等的方阵才有行列式。若矩阵的行列式的值为负，则空间发生翻转，即坐标轴两两左右手定则发生变化。若行列式的值为0

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统计学中常用的分布

常用的分布1.正态分布：一个神奇的分布：任何分布任何统计量随着其自由度或样本量的增大，其最终都会服从正态分布——正态分布是所有分布的终极状态。因此：当要计算一般正态分布的概率时，应先将其转化为标准正态分布再计算。2.卡方分布：是相互独立的标准正态分布的平方和3.t分布：实际上是Z分布小时候的样子（矮一点、胖一点），自由度n就是他的年龄，随着年龄的增大他逐渐变高变瘦变成了Z分布。4.F分布5.各分布

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解决多重共线性之岭回归分析

岭回归岭回归分析（Ridge Regression）是一种改良的最小二乘法，其通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息为代价来寻找效果稍差但回归系数更符合实际情况的模型方程。简单来说，岭回归是通过引入k个单位阵，使回归系数可以估计，得到的回归估计值要比简单线性回归系数更加稳定，也更加接近真实情况。虽然引入单位阵会导致信息丢失，但同时也换来回归模型的合理估计。分析步骤岭回归分析步骤共为2步：（1）

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Python 统计学习: corr相关系数的四种参数

根据实际情况, 将corr 里面的四种不同参数都试了一下虽然都是相关系数, 但实际情况有不同之处不填和 Pearson的结果是一样的 : 度量两变量X和Y之间相互关系（线性相关）spearson : 根据原始数据的排序位置进行求解kendall: 也是一种秩相关系数，不过它所计算的对象是分类变量。

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概率论和数理统计知识点总结(超详细版)

https://wenku.baidu.com/view/d2fc53243b68011ca300a6c30c2259010202f3b2.html

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绝对距离，欧氏距离，切比雪夫距离，闵氏距离

闵氏距离闵氏空间指狭义相对论中由一个时间维和三个空间维组成的时空，为俄裔德国数学家闵可夫斯基(H.Minkowski,1864-1909)最先表述。他的平坦空间（即假设没有重力，曲率为零的空间）的概念以及表示为特殊距离量的几何学是与狭义相对论的要求相一致的。闵可夫斯基空间不同于牛顿力学的平坦空间。阿尔伯特·爱因斯坦在瑞士苏黎世联邦科技大学(Eidgen?ssische Technische H

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主成分分析——解析几何方向介绍

详情介绍地址——https://wenku.baidu.com/view/041755a4302b3169a45177232f60ddccdb38e6ec.html简介：本文介绍可能涉及一些数学中的线性变换知识。

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SVD-矩阵奇异值分解 —— 原理与几何意义

1.简介SVD 全称：Singular Value Decomposition。SVD 是一种提取信息的强大工具，它提供了一种非常便捷的矩阵分解方式，能够发现数据中十分有意思的潜在模式。主要应用领域包括：隐性语义分析 (Latent Semantic Analysis, LSA) 或隐性语义索引 (Latent Semantic Indexing, LSI)；推荐系统 (Recommend

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读童话的狼

|AA^T|为什么等于|A|^2？

这是行列式的一个性质，A^T是矩阵的转置，AA^T是矩阵乘法，|AA^T|是矩阵行列式的计算A的行列式与A转置的行列式是一样的|AA^T|=|A||A^T|=|A||A|=|A|^2

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线性回归建模的流程

步骤一：明确需求明确因变量Y步骤二：数据清洗缺失值处理异常值处理：三倍标准差以外的数值分类变量步骤三：相关性分析探索所有自变量与因变量的相关性，得出相关系数，并画出散点图步骤四：分割测试集训练集20%的数据作为测试集80%的数据作为训练集步骤五：回归F检验T检验R^2：一元线性回归，看R^2：多元线性回归，看调整R^2步骤六：模型调优残差服从正态分布含义：残差服从

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读童话的狼

什么是內积？

向量的内积（点乘）定义概括地说，向量的内积（点乘/数量积）。对两个向量执行点乘运算，就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作，如下所示，对于向量a和向量b：a aa和b的点积公式为：a这里要求一维向量a和向量b的行列数相同。注意：点乘的结果是一个标量(数量而不是向量)定义：两个向量a与b的内积为 a·b = |a||b|cos∠(a, b)，特别地，0·a =a·0

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LXM21

实数和有理数的区别？

1.实数可以分为有理数和无理数两类，包括正实数，负实数和0三类。2.有理数可以分成整数和分数，而整数可以分为正整数、0和负整数。3.无理数：无线不循环小数，不能写作两整数之比。（非完全平方数的平方根、π、e）

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齐次线性方程组有非零解的条件--笔记整理

定理一个齐次线性方程组有非零解的充分且必要条件是：它的系数矩阵的秩r小于它的未知量的个数n。推论1 含有n个未知量n个方程的齐次线性方程组有非零解的充分且必要e799bee5baa6e79fa5e98193e4b893e5b19e31333365666238条件是：方程组的系数行列式等于零。推论2 若在一个齐次线性方程组中，方程的个数m小于未知量的个数n，那么这个方程组一定有非零

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读童话的狼

知道一个矩阵，怎么求其逆矩阵？

运用初等行变换法。具体如下：将一抄n阶可逆矩阵A和n阶单位矩阵I写成一个nX2n的矩阵B=[A,I] 对B施行初等行变换，即对A与I进行完全相同的若干初等行变换，目标是把A化为单位矩阵。当A化为单位矩阵I的同时，B的右一半矩阵同时化为了A的逆袭矩阵。如求a的逆矩阵a故A可逆并且，由右一半可得逆矩阵A^-1= 逆矩阵的性质：1、可逆矩阵一定是方阵。知2、如果矩阵A是可

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读童话的狼

矩阵乘法如何计算？

1、当矩阵A的列数（column）等于矩阵B的行数（row）时，A与B可以相乘。2、矩阵C的行数等于矩阵A的行数，C的列数等于B的列数。3、乘积C的第m行第n列的元素等于矩阵A的第m行的元素与矩阵B的第n列对应元素乘积之和。

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读童话的狼

线性相关就是指两条向量有数量关系是吧两条平行的向量线性相关吗

线性相关是指二个向量存在数量关系。在线性代数里，矢量空间的一组元素中，若没有矢量可用有限个其他矢量的线性组合所表示，则称为线性无关或线性独立(linearly independent)，反之版称为线性相权关(linearly dependent)。例如在三维欧几里得空间R的三个矢量(1, 0, 0)，(0, 1, 0)和(0, 0, 1)线性无关。但(2, −1, 1)，(1, 0, 1)和(3

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