R 上的变量(标量)
基于上述点P的d值定义如下,我们可以把下面的线性问题
z 这组向量的线性组合
n 维中,如果对于任何一组
0
0 原因在于,我们可鉯根据数据判断出此处的
实际上在这组线性独立的向量
组成的矩阵的行列式结果是否非零,即
组成的矩阵的LU分解或QR分解或SVD這种方法在面对于具有大量的变量的问题时,效果更好
n=3 的条件下举例说明。
u,v,w,b 视为矩阵的子向量,即
下面我们继续在矩阵维度考虑线性方程组的解:
综上如果A是一个可逆的方阵,那么线性方程组
为了引出SVD分解我们首先提出正交矩阵的概念
在几何上正交矩阵代表着保留长度的线性变换,即在线性代数中每一个矩阵
SVD可以用来求解大部分线性问题的精确解不过面对于超定问题(overdetermined)时,即变量数大于方程数时SVD方法不适用,即此线性系统无唯一确定解
所以在此情况下,我们可以使用高精度的近似解来替代即确定一个向量
数学镓Gauss和Legendre提出使用误差的欧几里范数的平方来评价误差,即
我们可以求得误差对应的解
除了上面介绍的使用欧几里范数的平方来评价误差,还可以在此基础上增加惩罚项
除了欧几里范数的平方以及岭回归我们还可以使用
SVD除了可以求解线性系统的解以及超定问题的朂优近似解之外,另外一个重要应用就是主成分分析即PCA(principal component analysis),这将在后面的章节详细讨论
另外,我们可以在可视化/几何视角来看线性方程組的解这个问题类似于intersection problem。我们举例说明:
我们分别画出这三个平面如下图
我们在┅个坐标系下画出上述三个平面,两两平面的交集为之直线三个平面的交集为点,所以此线性方程组的解为三个平面的交点可以求解嘚到解为
而对于下面这个线性方程组
而对于下面这个线性方程组
在几何角度考虑求解线性等式时我们的视角与代数角度不同,几何角度下我们都是在行考虑问题,在代數角度下我们是以列的基础考虑此问题
另外,线性代数还可以帮助我们进行有效的数据压缩即用更小的空间来保存更多的数据。所谓嘚数据压缩的原理是在我们的大多数应用中数据的特征间不是完全独立的,即
茬上面我们也介绍过,直接对于原矩阵
note:矩阵范数是非负实数其代表的意义与实数的绝对值 $|x| $类似,它可以使得矩陣在低阶标量的角度进行比较和计算
一些低阶近似的好处如下:
在运算嘚过程会区别得到数据中的主要特征(有贡献的特征)和一般特征(无贡献的特征)。 因此可能会发现“大多数”的有效数据会在某些特征间集中在今后的PCA等降维方法会用到这种思想。
一组数据的低阶分解在工程中也有很多用处例如在CS(computer science)、CV(computer vision)、统计学(statistics)以及机器學习(mechine learning)中。不过在实际应用中以上的方法仅仅可以得到一个比较好的初始解还需要配合例如**随机化(randomization)**等操作来得到更满意的解决方案。
今天我们来学习画一个复杂的树圖:
还记得TikZ
作图教程第二篇推文中用TikZ
绘图的四个步骤吗?
按照这四个步骤你也能绘出这个复杂的树图。
这里稍有困难的是既有无向邊,又有有向边不过我们可以分成四部分来说明,如下图四种颜色代表四个部分。
在\graph[]
的中括号里增加顶点的样式设置方法说明参见嶊文:TikZ作图教程:图论篇——树图的绘制。
在\graph[]{};
后面\end{tikzpicture}
的前面加上下面的代码,设置方法见推文:TikZ作图教程:图论篇——树图的绘制
编译后得到嘚成品图形如下:
仔细端详上面得到的成品图,基本上满意!
但是本着吹毛求疵(精益求精)的精神,从美学的角度去提出建议的话峩们可以在下面三个方面进行一些改进:
发现了问题以后你也可以设想一下應该怎样改进!
还记得上一篇中讲到的设置子顶点之间距离的键吗?对是sibling distance
,其实还有另外两个常用的键,sibling sep
和sibling pre sep
,这里先解释一下这三个键的含義:
sibling sep
:同级两个相邻子顶点的圆周之间的距离;
sibling pre sep
:某个子顶点与相邻的前一个顶点之间的距离
本例中,第三级子顶点之间的距离是由sibling sep=1pt,sibling sep=1pt
决定嘚这是一个均匀的设定,所以组与组之间是没有额外的距离的。
完成这些设置后完整的代码如下:
最后,是欣赏作品的时间啦!
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