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本节总结了本书中涉及的有关线性代数、微分和概率的基础知识。为避免赘述本书未涉及的数学背景知识,本节中的少数定义稍有简化。 线性代数 下面分别概括了向量、矩阵、运算、范数、特征向量和特征值的概念。 向量 本书中的向量指的是列向量。一个$n$维向量$\boldsymbol{x}$的表达式可写成 $$\boldsymbol{x} = \begin{bmatrix} x{1} \ x{2} \ \vdot
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GitBook 可以使用插件支持数学公式和 Tex。当前有两个官方的插件用来显示数学公式:mathjax 和 katex。 开启数学插件 为了开启数学公式支持,你需要选择(mathjax 或 katex)一个插件添加到 book.json 中: { "plugins": ["mathjax"] } MathJax 和 KaTeX 的区别 mathjax 和 katex 插件是 Tex 公
数学环境 \placeformula[1]%给数学公式编号[引用标记] \startformula %数学环境起始声明 y=x^2 \stopformula %数学环境结束声明 这是行内的数学环境 $\int_0^1 x^2 dx$ 运算符 可以直接使用的基本运算符有: + - = < > 数学符号 命令 ± \pm × \times ÷ \div * \ast ★ \st
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我需要根据一些共享的键列将许多数据帧连接在一起。对于键值RDD,可以指定一个分区程序,以便具有相同键的数据点被洗牌到相同的执行器,因此连接更有效(如果在之前有与洗牌相关的操作)。可以在火花数据帧或数据集上做同样的事情吗?
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