1樓：匿名使用者
獲得矩陣行數或列數的函式如下：
1、ndims(a)返回a的維數
2、size(a)返回a各個維的最大元素個數3、length(a)返回max(size(a))4、[m,n]=size(a)如果a是二維陣列，返回行數和列數5、nnz(a)返回a中非0元素的個數
2樓：騰瀅瀅譚方
把矩陣按行分塊就行了
另,向量的2-範數和向量的f-範數相等,所以這相當於證明f-範數相容
1範數和2範數等價怎麼證明？
3樓：啊紅啊
矩陣求逆是一個病態問題，即矩陣並不是在所有情況下都有逆矩陣。所以上述式子在實際使用時會遇到問題。
可以用sgd(梯度下降法)求一個近似解，或者加入正則項（2範數）。加入正則項是我們這裡要說的。加入2範數的正則項可以解決這個病態問題，並且也可以得到閉式解，在實際使用時要比用sgd快，並且加入正則化後的好處並不僅僅是這些。
加入正則項（2範數）的loss如下：
其閉式解為：
此式在 \lambda 不為零時，總是有解的，所以是一個非病態的問題，這在實際使用時很好。除了這一點，2範數的正則項還有其他好處，比如控制方差和偏差的關係，得到一個好的擬合，這裡就不贅述了，畢竟這裡講的是範數，有興趣可以參閱相關資料。
1範數和2範數等價怎麼證明
4樓：啊紅啊
矩陣求逆是一個病態問題，即矩陣並不是在所有情況下都有逆矩陣。所以上述式子在實際使用時會遇到問題。
可以用sgd(梯度下降法)求一個近似解，或者加入正則項（2範數）。加入正則項是我們這裡要說的。加入2範數的正則項可以解決這個病態問題，並且也可以得到閉式解，在實際使用時要比用sgd快，並且加入正則化後的好處並不僅僅是這些。
加入正則項（2範數）的loss如下：
其閉式解為：
此式在 \lambda 不為零時，總是有解的，所以是一個非病態的問題，這在實際使用時很好。除了這一點，2範數的正則項還有其他好處，比如控制方差和偏差的關係，得到一個好的擬合，這裡就不贅述了，畢竟這裡講的是範數，有興趣可以參閱相關資料。
向量α＝（1，2，2）的範數等於？
5樓：匿名使用者
=3 .
範數對於數學的意義？1範數，2範數，無窮範數該怎麼用
6樓：手擀麵的春天
1-範數：是指向量（矩陣）裡面非零元素的個數。類似於求棋盤上兩個點間的沿方格邊緣的距離。
||x||1 = sum（abs(xi)）；
2-範數（或euclid範數）：是指空間上兩個向量矩陣的直線距離。類似於求棋盤上兩點見的直線距離 （無需只沿方格邊緣）。
||x||2 = sqrt(sum(xi.^2))；
∞－範數(或最大值範數)：顧名思義，求出向量矩陣中其中模最大的向量。
||x||∞ = max(abs(xi))；
ps.由於不能敲公式，所以就以偽**的形式表明三種範數的演算法，另外加以文字說明，希望樓主滿意。相互學習，共同進步~
A z z i大於等於根號2，B z z i小於等於1 2則為什么z屬於A是z屬於B的必要但不充分條件
1 a z i 根號2，則 z平方 2i i平方 根號2 即 z平方 2i 1 根號2 所以z平方 根號2 1 2i z屬於 負無窮，根號下 根號2 1 2i u 根號下 根號2 1 2i 正無窮 2 b z i 1 2 則 z平方 2i i平方 1 4 即 z平方 2i 1 1 4 所以z平方 1...
為什麼a向量乘b向量等於X1X2 Y1Y2 這個怎麼理解
向量a用a 表示向量b用b表示，他們的座標分別為 x1，y1 x2，y2 axb a b 方 iai方 ibi方 2 x1 x2 方 y1 y2 方 x1方 x2方 y1方 y2方 2 x1x2 y1y2 你用書面的寫出來可能會更好看一點 因為a x1i y1j，b x2i y2j所以a b x1i...
用定義證明a開n次根的極限等於1,a大於0,小於
對於任意正數b 不妨設b 1 存在正整數n lna ln 1 b 1，當n n時，a 1 n 1 1 a 1 n 1 a 1 n ln lima 1 n lim lna 1 n lim 1 n lna lim lna n n 0所以 lima 1 n 1 n的相應性 一般來說，n隨 的變小而變大，因...