线性代数及应用1.5.1齐次线性方程组

哈喽宝子们~37又来啦

 看到这期的标题,相信大家又回想起了刚开始学习微积分时被6支配的恐惧吧,熟悉的齐次式和非齐次式真的让人头大。

言归正传,我们来回忆下什么叫齐次?

在方程中,齐次指的是等式左边的所有项次数相等,等式右边为0,这是最直观的齐次表现。

即可以表达为Ax = 0,其中Am*n大小的矩阵,0则是R^{m}中的一个向量~

记住,这里的数字基本是向量的概念,并不是单纯的实数。

所以我们会得到至少一个解x=0

这里的x也不单单指未知数,它也是一个向量,比如

x=\begin{bmatrix} x_1\\ x_2\\ ...\\ x_n\end{bmatrix}

 同样的,这个解我们称之为平凡解。

那有的同学就会问了,如果按照类比的思路,非齐次线性方程是不是就是等式的右边不等于0呢?例如Ax = b?这个作为讨论我们后面再讲。

对于给定的齐次线性方程Ax=0,找出他的通解x = 0并不困难,所以我们要把目光投向他的非0向量,即探讨这个线性方程是不是具有非通解,找到x不等于0的一个解,于是我们1有了以下事实:

当且仅当齐次方程Ax =0至少有一个自由变量时,方程具有非凡解。

而对于x,如上所诉,我们会在通解向量中以公因子的形式表达出来,即进行提公因式操作 

例如 ,我们已经通过化简阶梯型等操作得到了如下的式子

x_1 - \frac{4}{3}x_3 = 0\\ x_2 =0\\ 0=0

这是不是和我们最开始讲的线性方程组类似呀,我们可以拿出x_1x_2的具体值,但是x_3是一个自由变量。

根据我们上面x的向量展开,我们可以得到如下的式子:

x = \begin{bmatrix} x_1\\ x_2\\ x_3 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \frac{4}{3}x_3\\ 0\\ x_3 \end{bmatrix}=x_3\begin{bmatrix} \frac{4}{3}\\ 0\\ 1 \end{bmatrix} = x_3v

在上述式子中,我们把x_3单独提了出来,得到v的倍数,而这个解又是Ax = 0的通解。

斯~等我捋捋,这是不是听起来特别复杂,是不是说明了, Ax = 0中的每一个解都是v的倍数呀,我们的平凡解可以由x_3=0得到,但通解不是哦,这俩根本就不是一回事。

Ax = 0的平凡解是x =0,但通解的式子是x = c_1v_1+c_2v_2+c_3v_3...c_nv_n,其中c可能会有若干个等于0,并非全部等于0。

我们再据下面的例子来进行说明,关于单一方程也可看作简单的方程组。

10x_1-3x_2-2x_2= 0

 我们可以将x_1用含x_2x_3的式子表达出来:

x_1= 0.3x_2 + 0.2_3

x_2x_3看作自由变量,通解写成

 x = \begin{bmatrix} x_1\\ x_2\\ x_3 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0.3x_2 + 0.2x_3\\ x_2\\ x_3 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} 0.3x_2\\ x_2\\ 0 \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 0.2x_3\\ 0\\ x_3 \end{bmatrix} = x_2\begin{bmatrix} 0.3\\ 1\\ 0 \end{bmatrix} +x_3\begin{bmatrix} 0.2\\ 0\\ 1 \end{bmatrix}

进而化简为x = x_2u + x_3v

放在三维空间中,由于u和v不是各个的倍数,所以这个x的构成就是一个平面,他的集为span\begin{Bmatrix} u & v \end{Bmatrix},即通过原点的该平面。 

<think>好的,用户的问题是关于Scikit-learn 1.5.1版本中是否包含线性核,以及线性核与Matern核的关系,还有可能的替代方案。我需要结合用户提供的引用资料和之前的回答来给出准确的回复。 首先,用户提到他们之前的回答中讨论了Matern核和线性核的不同,结论是Matern核无法等价于线性核。现在他们想知道在Scikit-learn 1.5.1中是否有线性核,以及两者的关系。 根据引用[1],所有的高斯过程核都能与sklearn.metrics.pairwise互操作,并且PairwiseKernel可以将成对核函数作为GP核使用。这里可能涉及到线性核的实现方式。需要确认Scikit-learn 1.5.1的文档中是否有线性核的具体类,比如DotProduct或LinearKernel。 用户提供的引用[2]提到平稳核分为各向同性和各向异性,这可能与核的参数设置有关。引用[3]提到了ConstantKernel作为乘积核的一部分,这可能与组合核有关,比如将线性核与其他核结合使用。 在之前的回答中,用户指出Matern核和线性核数学本质不同,无法互相替代,但可以通过组合使用。因此,需要确认Scikit-learn 1.5.1是否支持这样的组合,并给出具体的代码示例。 另外,用户引用的代码示例中使用了DotProduct和Matern核的组合,这可能来自Scikit-learn的实现。需要检查1.5.1版本的文档是否有相关类和方法。 需要注意的是,用户可能混淆了版本号,因为Scikit-learn的当前版本并不是1.5.1,可能是指0.15.1或其他版本。但根据用户提供的引用,可能实际版本较新,支持这些功能。因此,回答时需要指出版本可能存在的差异,并建议用户查阅官方文档确认。 总结用户的疑问点: 1. Scikit-learn 1.5.1是否有线性核? 2. 线性核与Matern核的关系? 3. 替代方案是什么? 根据引用和之前的回答,可以确定Scikit-learn中存在线性核(如DotProduct),并且可以通过组合核来结合Matern和线性核。需要明确回答版本支持情况,并给出替代方案,如使用组合核或多项式核。</think>### 结论:Scikit-learn 1.5.1支持线性核,但与Matern核无直接替代关系 --- #### 一、Scikit-learn 1.5.1中的线性核支持 1. **线性核的官方实现** - **类名**:`DotProduct`(点积核) $$k(x_i, x_j) = \sigma^2 x_i \cdot x_j + c$$ 其中$\sigma^2$通过`sigma_0`参数控制,$c$通过`sigma_0_bounds`设置[^1] - **等效实现**: ```python from sklearn.gaussian_process.kernels import DotProduct, ConstantKernel linear_kernel = ConstantKernel() * DotProduct() # 含偏置项的线性核 ``` 2. **API调用验证** ```python # 验证线性核功能 from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor from sklearn.gaussian_process.kernels import DotProduct kernel = DotProduct(sigma_0=1.0, sigma_0_bounds=(1e-5, 1e5)) gpr = GaussianProcessRegressor(kernel=kernel) ``` --- #### 二、与Matern核的关系 1. **数学本质差异** | 特性 | 线性核 (`DotProduct`) | Matern核 | |--------------------|--------------------------------|---------------------------| | 输入依赖 | 点积 $x_i \cdot x_j$ | 距离 $\|x_i - x_j\|/l$ | | 平滑性 | 无平滑性(线性映射) | $\nu$控制的可微性 | | 特征空间映射 | 全局线性趋势 | 局部相似性 | | 各向同性支持 | 否(方向敏感) | 是(通过`length_scale`) | 2. **参数对比** ```python # 参数设置示例对比 matern_kernel = Matern(nu=1.5, length_scale=1.0) # 各向同性 linear_kernel = DotProduct(sigma_0=1.0) # 方向敏感 ``` --- #### 三、替代方案与组合方法 1. **需要线性趋势的场景** - **单独使用线性核**: ```python kernel = DotProduct() + WhiteKernel(noise_level=1e-4) # 含噪声的线性模型 ``` - **组合Matern+线性核**(需验证版本兼容性): ```python from sklearn.gaussian_process.kernels import Matern, DotProduct composite_kernel = Matern(nu=1.5) * DotProduct() # 乘积核 ``` 2. **版本适配建议** - **Scikit-learn 1.5.1特性验证**: 该版本号可能存在笔误(截至2023年最新版本为1.3.x),建议通过以下方式验证: ```python import sklearn print(sklearn.__version__) # 确认实际版本 ``` - **兼容性策略**: - 若版本不支持`DotProduct`,可使用`PairwiseKernel`包装: ```python from sklearn.gaussian_process.kernels import PairwiseKernel linear_kernel = PairwiseKernel(metric='linear', gamma=1.0) ``` --- #### 四、典型应用场景对比 | 数据类型 | 推荐核类型 | 代码示例 | |---------------------|-------------------|-----------------------------------| | 高维稀疏特征 | 线性核 | `DotProduct(sigma_0=0.1)` | | 含噪声的物理过程 | Matern(ν=1.5) | `Matern(nu=1.5, length_scale=2.0)`| | 混合趋势+局部波动 | 线性+Matern组合 | `DotProduct() + Matern()` | --- ### 相关问题 1. 如何验证Scikit-learn中核函数的各向同性特性? 2. 在时间序列预测中,Matern核与线性核的组合策略有哪些? 3. 当使用`PairwiseKernel`包装时,超参数优化的效率如何提升? [^1]: Scikit-learn官方文档 - 高斯过程核函数 [^2]: Rasmussen & Williams, Gaussian Processes for Machine Learning, MIT Press 2006 [^3]: Duvenaud, Automatic Model Construction with Gaussian Processes, PhD Thesis 2014
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值