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<title><![CDATA[鸟语天空]]></title> 
<description><![CDATA[不怨天,不尤人,下学而上达,知我者其天乎!]]></description>
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	<title>感知机</title>
	<link>http://www.devacg.com/?post=1766</link>
	<description><![CDATA[内积 感知机是一种二分类方法，找出一条能将数据分割开的直线，如下图。 基本思路：通过寻找法线来得到直线。... <a href="http://www.devacg.com/?post=1766">阅读全文&gt;&gt;</a>]]></description>
	<pubDate>Mon, 16 Mar 2026 02:25:47 +0000</pubDate>
	<author>追风剑情</author>
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	<title>梯度下降法(二)</title>
	<link>http://www.devacg.com/?post=1763</link>
	<description><![CDATA[梯度下降法是一种找最小值的方法。如图： 最速梯度下降法 最快梯度下降法公式： $$ \t... <a href="http://www.devacg.com/?post=1763">阅读全文&gt;&gt;</a>]]></description>
	<pubDate>Tue, 10 Mar 2026 06:51:36 +0000</pubDate>
	<author>追风剑情</author>
	<guid>http://www.devacg.com/?post=1763</guid>

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	<title>多重回归</title>
	<link>http://www.devacg.com/?post=1761</link>
	<description><![CDATA[一、函数定义 $$ f_\theta(x_1,\cdots,x_n)=\theta_0+\theta_1x_1+\cdots+\theta_nx_n $$ 从函数定义看，多重回归就是存在多个自变量。 二、向量形式 将上面的函数形式写成向量形式。 $$ \boldsymbol{\theta}= \begin{bmatrix} \theta_0 \\ \theta_1 \\ \theta_2 \\ \vdots \\ \theta_n \\ \end{bmatrix} \quad \mathbf{x}= \begin{bmatrix} x_0 \\ x_1 \\ x_2 ... <a href="http://www.devacg.com/?post=1761">阅读全文&gt;&gt;</a>]]></description>
	<pubDate>Thu, 05 Mar 2026 02:06:35 +0000</pubDate>
	<author>追风剑情</author>
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	<title>多项式回归</title>
	<link>http://www.devacg.com/?post=1760</link>
	<description><![CDATA[请先阅读前置文章 直线最小二乘法。 一、定义函数 $$ f_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x+\theta_2x^2+\theta_3x^3+\cdots+\theta_nx^n $$ 注意：虽然次数越大拟合得越好，但难免也会出现过拟合的问题。 示例：$f_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x+\theta_2x^2$ 设 $u=E(\theta)、v=f_\theta(x)$，然后试着用 u 对 $\theta_... <a href="http://www.devacg.com/?post=1760">阅读全文&gt;&gt;</a>]]></description>
	<pubDate>Wed, 04 Mar 2026 02:07:00 +0000</pubDate>
	<author>追风剑情</author>
	<guid>http://www.devacg.com/?post=1760</guid>

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	<title>直线最小二乘法</title>
	<link>http://www.devacg.com/?post=1756</link>
	<description><![CDATA[直线公式 $$ f_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x $$ 误差平方和公式 $$ E(\theta)=\frac{1}{2}\displaystyle\sum_{i=1}^{n}(y^{(i)}-f_\theta(x^{(i)}))^2 $$ $E(\theta)$中的E是误差的英语单词Error的首字母。我们的目标就是找到$\theta_0$和$\theta_1$，使得$E(\theta)$的值达到最小。 利用梯度下降法求$\theta_0$和$\theta_1$ 这里需要用到偏微分来分别求出$\theta_0$和$\theta_1$的更新表达式。 <a href="http://www.devacg.com/?post=1756">阅读全文&gt;&gt;</a>]]></description>
	<pubDate>Fri, 27 Feb 2026 01:53:26 +0000</pubDate>
	<author>追风剑情</author>
	<guid>http://www.devacg.com/?post=1756</guid>

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	<title>逻辑回归中的似然函数</title>
	<link>http://www.devacg.com/?post=1755</link>
	<description><![CDATA[假定所有训练数据都是互不影响的、独立发生的，这种情况下整体的概率就可以用下面的联合概率来表示。 $$ L(\theta)=P(y^{(1)}|x^{(1)})P(y^{(2)}|x^{(2)}) \cdots P(y^{(n)}|x^{(n)}) $$ 将联合概率表达式一般化。 $$ \begin{flalign} L(\theta)=\displaystyle\prod_{i=1}^{n}P(y^{(i)}|x^{(i)}) \end{flalign} $$   $L(\theta)$被称为似然函数，函数的名字L取自似然的英文单词 Likelihood 的首字... <a href="http://www.devacg.com/?post=1755">阅读全文&gt;&gt;</a>]]></description>
	<pubDate>Thu, 12 Feb 2026 02:07:38 +0000</pubDate>
	<author>追风剑情</author>
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	<title>特征值与特征向量</title>
	<link>http://www.devacg.com/?post=1747</link>
	<description><![CDATA[n 阶矩阵 A 相似于对角阵的充分必要条件是存在 n 个线性无关的列向量 $\xi_1,\cdots,\xi_n$ 和 n 个数 $\lambda_1,\cdots,\lambda_n$ 使得 $$ A\xi_i=\lambda_i\xi_i, \quad i=1,\cdots,n $$ 因此，矩阵的相似对角化问题转化为寻求满足 $A\xi=\lambda\xi$ 的 $\xi$ 和 $\lambda$。尽管 $\xi=0$ 一定满足 $A\xi=\lambda\xi$ ，但由于我们最终还要用这些向量来构造可逆矩阵，所以我们考虑是否存在非零向量 $\xi$ 满足 $A\xi=\lambda\xi$ 定义 4.3  设 A 为 n... <a href="http://www.devacg.com/?post=1747">阅读全文&gt;&gt;</a>]]></description>
	<pubDate>Wed, 24 Dec 2025 11:26:10 +0000</pubDate>
	<author>追风剑情</author>
	<guid>http://www.devacg.com/?post=1747</guid>

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	<title>行列式的应用</title>
	<link>http://www.devacg.com/?post=1745</link>
	<description><![CDATA[1. 行列式与逆矩阵 为了寻找刻画方阵可逆的方法，首先引入伴随矩阵的概念。 定义 1.11 设 n 阶矩阵 $$ A= \begin{pmatrix} a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots &        & \vdots \\ a_{n1} & a_{n2} & \cdots & a_{nn} \\ \end{pmatrix} $$ 其中 $n \ge 2$. 我们称 n ... <a href="http://www.devacg.com/?post=1745">阅读全文&gt;&gt;</a>]]></description>
	<pubDate>Tue, 09 Sep 2025 13:20:37 +0000</pubDate>
	<author>追风剑情</author>
	<guid>http://www.devacg.com/?post=1745</guid>

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	<title>行列式的计算</title>
	<link>http://www.devacg.com/?post=1742</link>
	<description><![CDATA[  前文说过，对于二阶行列式和三阶行列式，可以用对角线法则。对于四阶以及四阶以上的行列式就没有对角线法则了。通常直接利用定义1.10计算行列式比较复杂。下面通过一些具体的例子来介绍几种常用的计算行列式的方法。   计算数字型行列式最常用方法是把行列式化成三角形行列式。 例 1.22 计算 4 阶行列式 $ \begin{vmatrix} -1 & 2 & 0 & 6 \\ 2 &-5 & 1 & 2 \\ 1 & 1 & 0 & 3 \\ 4 &-6 & 1 & 2 \\ \end{vmatrix} $ ... <a href="http://www.devacg.com/?post=1742">阅读全文&gt;&gt;</a>]]></description>
	<pubDate>Fri, 18 Jul 2025 13:23:51 +0000</pubDate>
	<author>追风剑情</author>
	<guid>http://www.devacg.com/?post=1742</guid>

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	<title>行列式的性质</title>
	<link>http://www.devacg.com/?post=1738</link>
	<description><![CDATA[  对于一个 n 阶矩阵 A，如果将其行列式记为 D，即 D=|A|，则 $A^T$ 的行列式也称为 D 的转置，记为 $D^T$，即 $D^T=|A^T|$ 性质 1.6 n 阶矩阵 A 与其转置矩阵 $A^T$ 的行列式相等，即 $|A|=|A^T|$ 这一性质说明，行列式的行与列的地位是平等的。对“行”有的性质，对“列”也有对应的性质。 由矩阵初等变换知，任一 n 阶矩阵可经过初等变换化成阶梯形矩阵。再由上节的 <a href="http://www.devacg.com/?post=1738">阅读全文&gt;&gt;</a>]]></description>
	<pubDate>Sun, 29 Jun 2025 07:19:51 +0000</pubDate>
	<author>追风剑情</author>
	<guid>http://www.devacg.com/?post=1738</guid>

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