Capítulo 8, Modelos discretos
1. Vectores propios y valores propios
Partiendo de la definición, Ax=cx: A es una matriz, c es un valor propio y x es un vector propio.
La matriz A se multiplica por x, y se realiza una transformación (rotación o estiramiento) sobre el vector x (es una transformación lineal), y el efecto de esta transformación es una constante c multiplicada por el vector x (es decir, sólo extensión).
Por lo general, buscamos los valores propios y los vectores propios para averiguar qué vectores (por supuesto, los vectores propios) solo pueden ser estirados por la matriz y cuánto se estiran (el tamaño de los valores propios) . La importancia de esto es ver claramente en qué aspectos una matriz puede producir el mayor efecto (potencia), y realizar discusiones e investigaciones de clasificación de acuerdo con cada vector propio generado (los que tienen los valores propios más grandes en la investigación general).
Capítulo 10, Modelos de regresión estadística
consejo
Por lo tanto, ¡todo se decide en función de la situación real!
2. Como es una relación lineal, enumere la fórmula y agregue Σ, que representa el error, si el modelo se selecciona correctamente, debe obedecer a la distribución normal con un valor medio de 0.
1. Ajuste los datos para determinar el valor de confianza
2. Diferentes modelos de expresión:
1) Comparación de imágenes
2) Comparación de tasa de crecimiento
3) Precisión
Luego explique el significado práctico de esto.
Ya que los dos son independientes entre sí, ¡intenta tanto el término cruzado como el término cuadrático!