随笔分类 - 数学
摘要:目录: 什么是因子分析 因子分析的作用 因子分析模型 因子分析的统计特征 因子载荷矩阵的估计方法 因子旋转 为什么要做因子旋转 因子旋转方法 为什么要做因子旋转 因子旋转方法 因子得分 因子分析步骤 举例 因子分析和主成分分析区别 1、什么是因子分析? 因子分析是一种数据简化技术。 它通过研究众多变
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摘要:整理自其他优秀博文及自己理解。 目录 无约束优化 等式约束 不等式约束(KKT条件) 1、无约束优化 无约束优化问题即高数下册中的 “多元函数的极值" 部分。 驻点:所有偏导数皆为0的点; 极值点:在邻域内最大或最小的点; 最值点:在定义域内最大或最小的点; 关系: 驻点不一定是极值点,极值点一定是
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摘要:整理自统计机器学习附录C。 目录: 原始问题 对偶问题 原始问题与对偶问题的关系 1、原始问题 $\underset{x \in R^n} {min} \quad f(x)$ $s.t. \quad c_i(x) \leq 0,\quad i=1,2,...,k $ $\ \qquad h_i(x)
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摘要:维基百科(最全最详细): https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_calculus 分子、分母布局: 分子布局:分子为列向量,或者分母为行向量; 分母布局:分母为列向量,或者分子为行向量; 运算类型: 标量,向量,矩阵 运算规则: 矩阵的求导就是在一定规则下把向量或
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摘要:梯度出现在 高等数学下册 的 第九章:多元函数微分法及其应用 第七节: 方向导数与梯度中;(讲的非常清楚) 在讲到这个概念的时候,也是从二元函数开始入手,并没有讨论一元的情况,所以根据我的理解,梯度是一个出现在多元函数里面的概念,不存在一元的讨论里面; 同理,偏导数和方向导数只存在于多元函数的情况下
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