关于机器学习速查表大全的信息

本篇文章给大家分享机器学习速查表大全，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、机器学习之数学概念速查手册(五)线性代数
• 2、三星收藏10张Python数据科学速查表
• 3、matlab2018和2022的区别大吗

机器学习之数学概念速查手册(五)线性代数

1、范德蒙行列式（Vandermonde）线性相关、正交 线性相关：在域K上的向量空间中，若一组向量中某向量可用有限个其他向量的线性组合表示，则称这些向量为线性相关。线性无关：若不存在非全零元素使向量组线性组合等于零，则向量组线性无关。

2、正交：内积空间中两向量内积为零，则称正交。正交概念是垂直直观的推广。线性相关几何意义：当向量组线性相关时，可推知向量在空间中的线性关系。例如，m=1时，若v1=0，向量组线性相关。m=2时，若两向量线性相关，则在几何上共线。m=3时，向量组线性相关则三者共面。

3、机器学习之数学概念速查手册线性代数：范德蒙行列式：范德蒙行列式是一种特殊的行列式，其形式由一组数的不同幂次排列构成。线性相关与线性无关：线性相关：在向量空间中，若一组向量中的某个向量可以由其他有限个向量线性组合得到，则这些向量线性相关。

4、其次，所有的列向量都是线性无关的。一个列向量线性相关的方阵被称为奇异的（singular）。5 范数有时候我们需要衡量一个向量的大小，在机器学习中，我们使用称为范数（norm）的函数来衡量矩阵大小，形式上，Lp范数如下：||x||p=（∑i|xi|p）12其中p∈R，p≥1。范数是将向量映射到非负值的函数。

5、线性代数的概念和技巧被广泛应用于许多领域。在计算机图形学中，线性代数帮助处理三维空间中的对象和变换；在机器学习中，线性代数提供了处理大量数据和优化模型参数的基础；在工程学中，线性代数被用于分析结构和控制系统的行为。

三星收藏10张Python数据科学速查表

1、Python basics 该速查表包含了所有的Python基本知识， 从变量数据类型到列 表字符串，从环境安装到常用库的使用，可以说面面俱到。Beginners Python 这个速查表也是为新学者精心准备的，而且更加注重实例。

2、SciPy：简介：用于数学、科学、工程领域的数值计算，建立在NumPy基础上。主要模块：scipy.cluster：聚类算法。scipy.constants：物理和化学常数。scipy.fftpack：快速傅里叶变换。scipy.integrate：积分计算。scipy.interpolate：插值。scipy.io：数据输入输出，如MATLAB文件。scipy.linalg：线性代数运算。

3、以下是break语句的语法示例：以下是应用break语句的代码示例：此代码段展示了break语句在循环条件未达到预期时终止循环的功能。为更深入地学习Python编程，您可以访问ShowMeAI官方GitHub，下载图解Python编程系列的配套代码，直接在本地环境中运行。

4、Datacamp的速查表详细介绍了数据科学中Python的基础操作，如变量和数据类型、字符串操作、类型转换、列表及常用Numpy操作。对于NumPy，这份速查表涵盖生成Numpy数组、数组数***算、数据切片等，注重每个功能的分类与简单解释。

5、for i in range（10）：if i % 2 == 0：continue print（i）执行结果为：1， 3， 5， 7， 9 图解Python编程系列中的所有代码，均可在ShowMeAI官方GitHub上下载，本地Python环境中运行。访问Google的用户也可借助Google Colab一键运行与学习。

matlab2018和2022的区别大吗

matlab2020中集成了更多的函数和工具包，所以比2018功能更强大。

以2022b版本为例，当进行减法运算时，示波器会显示包含小圆点的线条。而较早版本，如2018a，显示的则是一条直线，无额外标记。这些差异仅体现在显示方式上，并不影响数据准确性。理解这些问题的本质，实际上是在揭示MATLAB版本间在处理图形输出时的不同策略。

在 MATLAB R2018b 中，统计函数确实可以选择多个维度进行计算。具体改进和增强功能如下：增强选择维度功能：在 MATLAB R2018b 及之后的版本中，用户能够更方便地选择矩阵的维度进行计算。例如，sum 表示沿着第一维度求和，sum 表示沿着第二维度求和。

matlab2020中集成了更多的函数和工具包，所以比2018功能更强大。matlab2018和2010的区别是2020版本中包含更多的数据处理工具箱，比如深度学习工具箱，神经网络工具箱等等，2018是一个比较旧的版本了。

对于 MATLAB R2018b 的性能评测，从个人实际体验和测试代码结果来看，与 R2018a 相比，整体性能上没有显著差异。例如，测试 colon indexing、i***ember 和 sort 函数的速度时，并未观察到明显的提速。然而，关于性能提升的期待，部分用户可能会关注以下几点：软件打开速度更快。

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