向量空间

向量空间与线性变换这块知识，真的是线性代数中的核心内容。简单来说，向量空间就是一组满足特定加法和数乘规则的对象。理解这一点后，线性变换就容易多了，它是向量空间之间的一种映射，保持了加法和数乘的性质。你要是搞数学建模、计算机图形学，或者做机器学习，这两者的理解都有。 不过，搞清楚这些概念，不一定是马上就能用得上的事。像是矩阵加法、矩阵数乘这类操作，多时候都是基础运算，但它们的应用场景广，是在数据和高性能计算方面。 如果你在学习或者工作中遇到问题，可以多参考一些相关文献，比如 MIT 的经典教材《线性代数导论》或者一些实用教程，这些都能你理解并快速上手。 ，理解了线性空间和线性变换，你在高维数据、

% [circFun, rad, C, n] = circleArc3d(A,B,T) % ％在3D空间中构造一个弧线，该弧线穿过点A和B，并且在A点处通过T指定的切线向量。 % %输入： % A =起点% B =终点% T = A处的切向量% %输出： % circFun = @(t) =当t从0到1时从A插入到B % rad =弧线的半径% C =弧线的中心% n =弧线所在平面的法线单位% %注释： %如果不带参数运行，那么这个函数会自动%调用一个测试程序，将随机数据集的结果可视化。

利用 MATLAB 根据向量的定义和 norm 函数，可以分别计算向量的范数。

在MATLAB高等数学问题求解教学视频11中，深入讲解了向量代数与空间解析几何的MATLab求解方法。

支持向量机（SVM）二分类模型利用间隔最大的线性分类器定义于特征空间上，并以核技巧转化为非线性分类器。SVM学习策略的目标为间隔最大化，可转换为求解凸二次规划或最小化正则化合页损失函数。其学习算法则是求解凸二次规划的最优化算法。

快速相关算法在C语言中高效、稳定地计算两个向量之间的相关性。将其编译为fastcorr.dll后可供Matlab调用。另提供备用函数SLOWCORRELATION，仅供参考，实际计算中效率较低。

支持向量机学习系列渐进式教程，希望对学习者有帮助！

档详细探讨了支持向量机的基本原理，并对其进行了简要分析。支持向量机是一种强大的机器学习算法，被广泛应用于数据分类和回归分析中。它通过寻找最佳超平面来实现分类，具有良好的泛化能力和高效的计算性能。

详细介绍了使用Matlab编写的支持向量机分类器代码，用于模式识别和分类任务。支持向量机作为一种强大的机器学习算法，在各种应用场景中展示出了其高效性和准确性。通过该代码，用户可以深入了解支持向量机在模式识别中的实际应用。

编写一个Matlab程序，可以生成一组 m×n 的正交向量。程序的输入是两个标量 m 和 n，其中 n ≤ m。例如，输入 >> get_orthonormal(5,4)，将产生如下正交向量： 0.1503 -0.0884 -0.0530 0.8839 -0.4370 -0.7322 -0.1961 -0.2207 -0.3539 0.3098 0.7467 -0.0890 0.7890 -0.1023 0.0798 -0.3701 -0.1968 0.5913 -0.6283 -0.1585。