linear-algebra

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相関行列を計算し、期待通りに機能するこの関数を持っていますが、より効率的にループを取り除こうとしていますが、そうすることに問題があります。下記のMy機能： def correlation(X): N = X.shape[0] # num of rows D = X.shape[1] # num of cols covarianceMatrix = np.cov(X)

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回転行列からy軸に関する回転を取得

私のオブジェクトのモデル行列からグローバルy軸の周りの回転を抽出する方法を見つけることができません。私はオブジェクトの現在のモデル行列をglm :: mat4として持っており、y軸を中心に回転を取り消す必要があります。 glmには何の機能もありますか？

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同じ対角要素を持つPSD行列

同じ対角要素を持つ2つの正の半限定行列を構成するにはどうすればよいですか？ M1とM2がψpsd行列であると仮定する。私は、対角（M1）と対角線（M2）のベクトルが同一であることを望みます。非対角要素は異なる必要があります。 [a e f g] [a s t u] [e b h i] [s b v w] [f h c j] [t v c x] [g i j d] [u w x d] 第1

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ランク3のテンソル乗算

私はそれぞれランク3の2つのテンソル、つまり2つの3Dマトリックスを持っています。私はこれらの2つのマトリックスの内積をとってみたい。私はこの問題を続行するのは混乱しています。これを行うための公式で私を助けてください。

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無限大の解を持つ非方形線形システムのすべての解を見つけること

this questionでは無限に多くの解を持つ非方形線形システムに対する特定の解を見つけるための解が見つかりました。これは別の質問につながる： Rと、すべてのソリューションに無限に多くのソリューションと非正方形線形システムのためのを見つけるには？（溶液の無限集合の可能な説明については以下を参照）例：我々は記述することができる A=matrix(c(1,1,1,1,-1,-2),2,3,T)

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Rアレイを含む外付け製品

私は寸法3x1000の配列を持っています。実際には各列は興味深いものです。スラブiが元の配列のi列の外積である（換言すれば、v %*% t(v)）次元3x3x1000の配列を計算するためにこれを使用したいと思います。これを行うためのきれいな方法がありますか？以下は、2x4マトリックスの場合のサンプル入力マトリックスと出力アレイです。 mat_in <- cbind(c(1, 2), c(3, 4

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numpyの検査行列は、列

をswapingことにより、別の行列に変換することができるならば、我々は明らかに我々が列交換によりBに行列Aを「変換」することができます >>> A matrix([[0, 0, 0, 1], [1, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0]]) >>> B matrix([[0, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 0], [0, 0

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Double [、]、inversion C＃

私は線形回帰を計算しなければならないプログラムを作成しますが、行列の逆転にはまってしまいました。私は Double[,] location = new double[3,3] を持っている私は、その後の数字を充填したが、その後私は、線形代数のようにそれのための逆行列をカウントする方法を、知りません。私はインターネット上の解決策を探しましたが、Matrixクラスがありましたので、Double

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MNISTデータセットを学習するマシンのバックプロパゲーションを正しく実装する方法は？

だから、私は（それが基本的に同じである）私のコードのための基準としてマイケル・ニールソンの機械学習帳を使用しています：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html 問題のコード： def backpropagate(self, image, image_value) : # declare two new numpy arr