向量

1.支持向量機(jī)有許多優(yōu)點(diǎn)：有效防止過擬和，適合大的特征空間，給定數(shù)據(jù)集的信息壓縮。

2.也就是，如果我給你一個(gè)單位向量，試問，我沿著這個(gè)方向移動(dòng)，我的函數(shù)值會(huì)變化得多快呢？

3.仿真結(jié)果表示，在前向向量法基礎(chǔ)上仿真動(dòng)態(tài)跳幀和運(yùn)動(dòng)矢量的修正比FDVS、雙線性內(nèi)插法和前向向量法能夠提高圖像的信噪比。

4.如果給出一張等高線圖,讓你們畫出這一點(diǎn)上的梯度向量，比如說，這個(gè)圖。

5.用拉格朗日乘子法，利用向量分析的工具及巧妙的變換，對(duì)帶摩擦約束的有限變形非線性彈性接觸問題的變分不等原理進(jìn)行了嚴(yán)格的證明。

6.矢量積節(jié)點(diǎn)計(jì)算兩個(gè)向量的數(shù)量積.

7.當(dāng)然也有另一種方法，就是用參數(shù)方程表示這兩條直線，用兩條直線的方向向量作外積,從而得到切平面的法向量。

8.如果一個(gè)向量場(chǎng)不可能是梯度場(chǎng),那我們就不應(yīng)該嘗試去找勢(shì)函數(shù)。

9.通過在個(gè)體類內(nèi)保局差異散度矩陣的零空間中求最優(yōu)特征向量，避免了矩陣的奇異性問題，解決了小樣本問題。

10.只要把這個(gè)向量除以它本身的模，得到單位向量。

11.優(yōu)化問題的二階充分條件是研究靈敏度分析的基礎(chǔ),支持向量機(jī)是數(shù)據(jù)挖掘的新方法.

12.多元分析的一個(gè)重要內(nèi)容就是研究隨機(jī)向量之間的關(guān)系。

13.該方法首先在不知道任何基陣方向向量先驗(yàn)知識(shí)的情況下，利用信號(hào)的多普勒信息估計(jì)波束形成的權(quán)矢量。

14.線性變換技術(shù)能夠消除圖像高維特征向量的各分量之間的相關(guān)性，并對(duì)特征向量進(jìn)行降維。

15.我想找出這個(gè)向量場(chǎng)的勢(shì)函數(shù)。

16.實(shí)際上我們需要，一個(gè)處處有定義的向量場(chǎng)。

17.兩個(gè)向量之間的線性插值。

18.在各向異性的非均質(zhì)材料中,熱流向量和熱導(dǎo)率很復(fù)雜.

19.桌球臺(tái)給出了非奇異矩陣A的伴隨的廣義特征向量的表達(dá)式。

20.本文采用矩陣和向量分析方法，對(duì)六自由度運(yùn)動(dòng)平臺(tái)運(yùn)動(dòng)學(xué)特性進(jìn)行了研究。