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简单的说，矩阵和数列这两个术语是经常可以替换使用的。更准确地说，矩阵是一个表示线性变换的二维数字数组。矩阵定义下的数学运算是线性代数的主题。 杜勒的魔方 A = 16 3 2 13 5 10 11 8 9 6 7 12 4 15 14 1 提供了几个例子，给出了MATLAB矩

此函数返回两个数组的点积。 对于二维向量，其等效于矩阵乘法。 对于一维数组，它是向量的内积。 对于 N 维数组，它是a的最后一个轴上的和与b的倒数第二个轴的乘积。 输出如下： [[37 40] [85 92]] 要注意点积计算为： [[1*11+2*13, 1*12+2*14],[3*11+4*13, 3*12+4*14]] numpy.vdot() 此函数返回两个向量的点积。 如果第一个参

主要内容：numpy.dot(),numpy.vdot(),numpy.inner(),numpy.matmul(),numpy.linalg.det(),numpy.linalg.solve(),numpy.linalg.inv()NumPy 提供了 numpy.linalg 模块，该模块中包含了一些常用的线性代数计算方法，下面对常用函数做简单介绍： NumPy线性代数函数 函数名称 描述说明 dot 两个数组的点积。 vdot 两个向量的点积。 inner 两个数组的内积。 matmul 两

在线性代数的范畴里，矩阵运算有很多不一样的地方，例如內积、行列式、逆运算等等。 Numpy 提供了一系列可以用于线性代数运算的函数，具体如下： 函数 描述 dot 两个数组的点积，即元素对应相乘。 vdot 两个向量的点积 inner 两个数组的内积 matmul 两个数组的矩阵积 determinant 数组的行列式 solve 求解线性矩阵方程 inv 计算矩阵的乘法逆矩阵 1. 二元运算 1

  回归问题的条件或者说前提是 1） 收集的数据 2） 假设的模型，即一个函数，这个函数里含有未知的参数，通过学习，可以估计出参数。然后利用这个模型去预测/分类新的数据。 1 线性回归的概念   线性回归假设特征和结果都满足线性。即不大于一次方。收集的数据中，每一个分量，就可以看做一个特征数据。每个特征至少对应一个未知的参数。这样就形成了一个线性模型函数，向量表示形式：   这个就是一个组合问题，

问题内容： 您能给我建议一些灵活，强大但快速的库，它可以涵盖SciPy（性能和功能）。我发现SciPy很有表现力-但我想在Scala中尝试一些东西。 我读了一些有关Scala的内容-但不如SciPy突出。还有其他选择吗？也许是Java库？ 问题答案： Scipy中的功能相当类似于Matlab。因此，问题是您是否只需要核心线性代数/矢量矩阵数学运算，或者是诸如聚类之类的各种事物。 如果您同时不知道S

NumPy包中包含numpy.linalg模块，该模块提供线性代数所需的所有功能。 下表描述了该模块中的一些重要功能。 Sr.No. 功能说明 1 dot 两个数组的点积 2 vdot 两个载体的点积 3 inner 两个阵列的内在产品 4 matmul 两个数组的矩阵乘积 5 determinant 计算数组的行列式 6 solve 求解线性矩阵方程 7 inv 找到矩阵的乘法逆

来自 MIT 课程线性代数的笔记，可以在 麻省理工公开课：线性代数（http://open.163.com/special/opencourse/daishu.html）观看。