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矩阵A与B相似,则A与B有相同的特征值和特征向量。
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如果线性空间V 的线性变换以V 中每个非零向量作为它的特征向量,那么可找到V一组基,使得这个线性变换在该基下的矩阵为对角阵.选项: A:正确; B:错误
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设1,2,3,4是四维线性空间V的一个基,线性变换A在这组基下的矩阵为5243A33101123392112527。1)求A的基112234,221323,3,44下的3矩阵;2)求A的特征值与特征向量;1成对角形。3)求一可逆矩阵T,使TAThttps://bgk-photo.cdn.bcebos.com/cc11728b4710b912a56e889fd3fdfc0392452227.jpg12002300解1)由已知得((,,,( )
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7. 给定训练集为Xtrain={(xi,yi)|i=1,2,...,7},其中,每个训练样本xi是一个二维特征向量;yi∈{+1,-1}为xi类标号,即训练集中的数据样本包含两个类别。现有x1=(1,0)x1,x2=(0,1)T,x3=(0,-0.6)T,x4=(0,0,4) T,x5=(0,2.4)T ,x6=(0,-1.6)T,x7=(-2,0.4)T,其中,y1=y2=y3=+1,y4=y5=y6=y7=-1。对于未知类标号的数据样本x=(0.4,0.4)T,分别利用最近邻分类方法和k-近邻分类方法(k=3)对x进行分类。
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有两个样本点,第一个点为正样本,它的特征向量是(0,-1);第二个点为负样本,它的特征向量是(2,3),从这两个样本点组成的训练集构建一个线性SVM分类器的分类面方程是( ) 选项:A:2x+y=4B:x+2y=5C:x+2y=3D:2x-y=0
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35.有两个样本点,第一个点为正样本,它的特征向量是(0,-1);第二个点为负样本,它的特征向量是(2,3),从这两个样本点组成的训练集构建一个线性SVM分类器的分类面方程是() 选项:A、2x+y=4B、x+2y=5C、x+2y=3D、2x-y=0
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有两个样本点,第一个点为正样本,它的特征向量是(0, -1);第二个点为负样本,它的特征向量是(2, 3)0从这两个样本点组成的训练集构建一个线性SVM分类器的分类面方程是( )。 选项:A. 2x+y=4B. x+2y=5C. x+2y=3D. 2x-y=0
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通过numpy创建二维数组array([[1, 2], [3, 4]]),并求该数组对应的特征值和特征向量:import numpy as npimport numpy.linalg as nlA=np.array([[1,2],[3,4]])v, q=nl.eig(A)print("A的特征值:",q)print("A的特征向量:",v)上述程序是正确的。( )选项: A:对 B:错
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反幂法求矩阵按模最小的特征值及其相应特征向量的方法。 ( )
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反幂法求矩阵按模最小的特征值及其相应特征向量的方法。(<br/>)