矩阵分解的几种形式

A=LU 高斯消元法

A=CR 列基与行基乘积

A=QR 正交基与施密特正交化

S=QxQt（t为转置，S为对称阵）标准正交基与对角阵

A=XdX-1（-1为逆）特征向量与特征值

A=UxVt（SVD）奇异值分解

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页面更新：2024-03-15

标签：施密特分解特征值乘积正交向量矩阵对称奇异特征形式标准

点估计与区间估计

当我们知道一个随机变量的分布，但不确定其参数的时候就可以用点估计的方法来确定其参数，常用的点估计的方法包括矩方法与最大似然法。核心就是要构造关于未知参数的方程组求未知参数，矩方法就是用样本的各阶矩作为条件，而

神经网络的反向传播算法

神经网络最麻烦的部分是调参，特别是深深度神经网络有多层，每一层都是上一输入乘以一个权重。一般会定义一个损失函数来评价神经网络的结果，是实际值与预测值偏差的函数。神经网络之所以这10年会大火，就是hilton发现了一个

假设检验的要点

假设检验就是利用统计数据确定假设是否可接受。首先要确定原假设和对立假设，特别是对立假设要首先确定，对立假设一般是想要证明的观点。然后根据假设确定检验是双侧还是单侧，如是双侧检验则分位点为1/2，会影响查表的值如

古典概率的定义

概率是对随机现象不确定性进行衡量的数学模型。对于一个随机事件，如果满足样本空间中的基本事件个数有限，且每个基本事件发生的可能性相同，则随机事件的概率可以用其包含的基本事件个数除以样本空间中基本事件的总数的比

点估计与区间估计

概率论的一个重要应用就是参数估计，参数估计包括了点估计与区间估计。给定某个分布但参数未知，比如给定正态分布但均值和方差未知，需要根据一组给定的样本确定这两个未知参数就是点估计问题。确定的方法包括了矩估计和最

智能到底是什么

智能到底是什么？在人类进化的20万年以来，前15万年与灵长类同胞都没有什么太大差异，而在5万年以来却突飞猛进。有人猜测是一小部分群体发展出了一种特殊的能力，就是抽象概念的能力。这种能力可以把两种不同的东西组合在一

图像压缩与基变换

如果一幅图像的每个点都可以看做是一个随机变量，那么一幅100*100的图像可以看做是10000维空间中的一个向量。这个向量的一个标准正交基为单位向量，每个点的值为该向量某一维的坐标，这种表示方法会占用较多的存储空间。为

离散随机变量泊松分布

离散型随机变量的泊松分布主要用来计算稀有事件发生的概率，同时有个非常重要的泊松逼近定理，如二项分布B~(n,p)中n很大，p很小的时候，可以用泊松分布近似计算二项分布，n很大其实也不需要非常大，通常满足比如n>30,np

关于智能实现的努力也许是徒劳的

智能实现技术发展至今看似突飞猛进，实则尚未入门。智能的定义尚未理清何谓实现？个人觉得智能与存在是一样的，属于超越界的，以有形之思想追求超越的努力无异于缘木求鱼，真路在何方仍待探索。

总体，样本，统计量

统计里面有几个基本概念，首先是总体，总体就是研究的对象的全体，这个全体满足一个分布，但是这个分布往往无法直接得知，所以我们就需要通过研究其中的有一部分来获知。这个部分研究对象就是样本，样本的获取方法就叫抽样。抽样

MARK（存档）-尹桑的互联网世界观，混沌笔记

1、下等人讨论人（八卦）、普通（事件）、上等人（思想）2、不确定性中的确定性是什么，我们在寻找的就是这个确定性；3、关注idea ，不要关注策略，是假的；想法+逻辑，技巧+逻辑=技术；4、 Idea+logic+why me；更好的搜索，搜索引擎，我有基础；5、

人工智能是个伪命题么？

如果我以为的我是我以为别人眼中的我，那真实的我是怎样的？人会从灵魂三问中寻求存在的意义：我是谁，从哪里来，到哪里去？机器有一天会这样做？智能的“啊哈一刻”应该在哪个领域突破，生命科学，心理学，哲学，计算机科学还是其他什么学

混沌笔记-刘德（小米生态链）

1、市场大、速度快、性价比高2、小米增长速度：126，400，700亿，前三年；公司以加速度的方式；变化时主题；传统的企业像松树，轰然倒下；明代史，有了资本主义萌芽，一页之间倒塌；新的公司变成竹子，竹林一样的公司，自我新陈代谢，无边界；3、

矩阵的SVD分解

SVD分解也叫奇异值分解，就是说任意矩阵可以分解为三个部分，两个正交矩阵UV和一个对角矩阵∑。SVDU是列空间正交基，V是行空间的正交基，AV=U∑，所以∑是A作用在V基上映射到U空间的对应基系数构成。假想：行空间对应实验信息，列

绝对性与相对性

宗教要求先相信某种绝对性，从相对性导致的分裂中得以解脱，就像吃火锅从上面看下来才知道一边辣一边不辣，在锅里永远只能感知自己所在的一边并且无法说服另一边的人相信他是错的。又如光的波动说和粒子说，用波检测方法探测

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