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kanuore
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2017年4月24日
SVD分解的理解
摘要: 对称阵A 相应的,其对应的映射也分解为三个映射。现在假设有x向量,用A将其变换到A的列空间中,那么首先由U'先对x做变换: 由于正交阵“ U的逆=U‘ ”,对于两个空间来讲,新空间下的“ 基E' 坐标 x' ,原空间E 坐标x ”有如下关系 EX=E'X' > X=E'X' > X'=(E'的逆)x
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posted @ 2017-04-24 20:13 kanuore
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2017年3月18日
EM算法索引
摘要: 把这n个{试验结果来自B的概率}求和得到期望,平均后,得到B出正面的似然估计,同理有p和q。 重复迭代,直到收敛为止 http://blog.csdn.net/junnan321/article/details/8483343/ http://blog.csdn.net/zouxy09/articl
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posted @ 2017-03-18 22:48 kanuore
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2017年3月15日
拉格朗日对偶性;拉格朗日数乘;条件极值是一个东西
摘要: 原问题:min f(x,y)=x2+y2 对偶问题:由▽f=λ*▽g得, s.t. xy=3 fx=λ*gx, fy=λ*gy, xy=3. 约束优化问题 无约束方程组问题 就是求函数f(x,y)=x2+y2在条件xy=3条件下的极小值! 这里注意,a、想象一下:f(x,y)=x2+y2与xy=3在
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posted @ 2017-03-15 15:05 kanuore
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