矩阵的线性相关性_矩阵列之间的线性相关性

本文探讨了矩阵中列向量的线性相关性概念,解释了如何判断矩阵列之间的线性关系,并引用了来自https://medium.com/ai-in-plain-english的资源。内容涉及线性代数在人工智能、机器学习和算法中的应用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

矩阵的线性相关性

数据科学与机器学习的线性代数 (LINEAR ALGEBRA FOR DATA SCIENCE AND MACHINE LEARNING)

We’ve already been working with determinants for some posts, but what if I say you that there's a way to find if a determinant result is 0 without calculating it. Let’s explain how:

我们已经在某些帖子中使用了行列式,但是如果我对您说,有一种方法可以确定行列式结果是否为0而无需计算。 让我们解释一下:

列的线性组合和依赖性 (Linear combination and dependence of columns)

Suppose that we have m columns of n numbers, if we multiply each element of a column by some numbers λ and then add the corresponding elements of the resultant columns, as a result, we get the new column C.

假设我们有n个数的m列,如果我们乘以某些数字的列的每个元素λ然后添加所得列的相应的元件,作为一个结果,我们得到了新的列C。

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