范数

将最小二乘解返回线性矩阵方程。 通过计算最小化平方的欧几里德2范数的向量x求解方程 。该方程式可以是欠定的，良好的或过度确定的（即a的线性独立行的数量可以小于，等于或大于其线性独立列的数量）

FTRL 算法综合考虑了 FOBOS 和 RDA 对于梯度和正则项的优势和不足，其特征权重的更新公式是： 上面的公式出现了 L2 范数，不过这一项的引入不会影响 FTRL 的稀疏性，只是使得求解结果更加“平滑”。通过数学计算并且放弃常数项可以得到上面的优化问题相当于求使得下面式子的最小的参数 W： 由此可以证明：引入 L2 正则化并没有对 FTRL 的稀疏性产生影响。 在 SGD 的算法里面使用的是一个全局的学习率 ，意味着学习率是一个正数并且逐渐递减，对每一个维度都是一样的

三元、四元方程，与二元方程无本质的不同，皆是线性方程。 记作： 简单计算 使用初等行变换，或者行列式？法则来求。 问题来了，A是奇异的，或者非方阵，怎么办？ 举个例子，大数据分析中的数据拟合，最简单的线性拟合： 是向量 和向量 的向量空间，该空间是一个三维平面，但向量 明显不在这个平面上，是导致该超定方程组无解的原因

报告地点：腾讯会议，会议ID：847379177 报告摘要： 应用一类新的多重权 ，我们建立了某类多线性算子在Morrey型空间上的加权范数不等式；另外，这类多线性算子与新BMO函数 生成的交换子的加权范数估计也被得到。 周疆，新疆大学教授、博导。2011年10月博士毕业于湖南大学，2015年12月聘为教授；曾获新疆维吾尔自治区科技进步奖二等奖、新疆大学教学名师；先后主持2项国家自然科学基金项目、1项省自然科学基金项目，以第一参与人参加4项国家自然科学基金项目，以第一作者或通讯作者发表30余篇SCI刊源论文

计算向量的长度或大小通常需要直接作为机器学习中的正则化方法，或者作为更广泛的向量或矩阵运算的一部分。 在本教程中，你将了解计算矢量长度或幅值(称为矢量范数)的不同方法。 作为向量绝对值之和计算的L1范数

若论方阵最精华的本质，诚然非特征值莫属。特征值决定了矩阵所代表的线性变换的固有特性。特征值的绝对值 (或称向径) 表示线性变换的伸缩大小，特征值的幅角则表示旋转强弱 (见“解读复特征值”)

在之前的时间序列相似度算法中，时间戳都是一一对应的，但是在实际的场景中，时间戳有可能出现一定的偏移，但是两条时间序列却又是十分相似的。例如正弦函数 和余弦函数 ，只是平移了 个长度而已。本文将会介绍一些基于形状的时间序列的距离算法，并且介绍如何在给定时间序列的情况下，在时间序列数据库中寻找相似的时间序列

这道题的第一感觉是因为，对于波函数，我们观察到的是一个实数的概率分布，但是控制系统演化的波函数是一个复函数ψ(xt)。 通常的说法（一般在教科书上）是波函数有一个无关紧要的相位因子，即U(1)规范自由度。 但是如果你真的回答，你肯定不会满意的（我也不会满意）~~那你是怎么理解的呢？ 其中μ和ν是两个数，我们先看看如果波函数一定是实波函数会怎样？ 那么我们可以看出，此时，只有一个 双分量自旋波函数的自由度（因为μ和ν原来的两个自由度减去归一化条件的一个自由度），那么我们知道自旋本质上是角动量，它描述了一个方向的角度动量 ，正如我们所知，至少需要两个自由度 (θ φ) 显然，实数波函数不能完全描述我们的系统

这个项目主要涉及到两个网络，其中卷积神经网络用来提取图片表达的情绪，提取出一个二维向量。 词向量采用预训练的glove模型，d=50，其他信息包括了图片的“空旷程度”、亮度、对比度等信息，用来更好地描述图片特征。 对于图中的卷积神经网络，需要讲解的地方是：卷积核是一个一维卷积核，每一层卷积层之后都连接了池化层，做的是最大值池化，每一层之间有固定的dropout层，最后输出的向量与我们预先设定的label进行计算，损失函数定义为 式中使用了交叉熵和L2范数避免可能出现的过拟合，在实际训练中我们将会增减神经网络的层数，调整相应的超参数

当模型的复杂度增大时，训练误差会逐渐减小并趋向于0；而测试误差会先减小，达到最小值后又增大。当选择的模型复杂度过大时，过拟合现象就会发生。这样，在学习时就要防止过拟合