線形代数
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前回→VMLS 12.2 テキスト→Introduction to Applied Linear Algebra – Vectors, Matrices, and Least Squares 12.3 Solving least squares problems 最小二乗法はQR分解を用いて解くことができる。 をQR分解における とする (これは12.3の仮定にもとづく)。疑…
テキスト→Introduction to Applied Linear Algebra – Vectors, Matrices, and Least Squares 11.5 Pseudo-inverse 列の線形独立性とグラム行列の正則性 はじめに、 型行列 はグラム行列 が正則である場合のみ線形独立な列をもつことを証明する。 まず、 の各…
テキスト→Introduction to Applied Linear Algebra – Vectors, Matrices, and Least Squares 10.4 QR分解 正規直交列を持つ行列 グラム行列の応用として、我々は 次元ベクトル が正規直交であることを、行列表示を用いて次のように簡潔に示すことができる。 …
前回→VMLS 12.1 テキスト→Introduction to Applied Linear Algebra – Vectors, Matrices, and Least Squares 12.2 Solution この章では、データ行列 についての の各行は線形独立である。という前提のもとで、最小二乗法 (12.1) の解のいくつかの表現を導く…
こんにちは。ごるごです。研究室の宿題で線形代数を勉強しなければならないので、ついでにこのブログで勉強の記録も付けていきたいと思います。テキストはこちらになります。web.stanford.edu基本的にはテキストをざっくりと翻訳していく形になるかと思いま…
