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切比雪夫（Chebyshev）不等式

标准化设随机变量x具有数学期望E(x)=μE(x) = \muE(x)=μ，方差D(x)=σ2D(x) = \sigma^{2}D(x)=σ2。记X∗=X−μσX^{* } =\frac{X-\mu }{\sigma }X∗=σX−μ​, 则X*的期望和方差为：E(X∗)=1σE(X−μ)=1σ[E(X)−μ]=0E(X^{*})= \frac{1}{\sigma} E(X-\mu)=\frac{

#概率论#机器学习#人工智能
二、Jordan标准形、初等因子、不变因子

二、Jordan标准型、 smith标准型、初等因子、不变因子

#矩阵#线性代数
切比雪夫（Chebyshev）不等式

标准化设随机变量x具有数学期望E(x)=μE(x) = \muE(x)=μ，方差D(x)=σ2D(x) = \sigma^{2}D(x)=σ2。记X∗=X−μσX^{* } =\frac{X-\mu }{\sigma }X∗=σX−μ​, 则X*的期望和方差为：E(X∗)=1σE(X−μ)=1σ[E(X)−μ]=0E(X^{*})= \frac{1}{\sigma} E(X-\mu)=\frac{

#概率论#机器学习#人工智能
二、Jordan标准形、初等因子、不变因子

二、Jordan标准型、 smith标准型、初等因子、不变因子

#矩阵#线性代数
torch.nn.MSELoss()函数

均方差损失函数nn.MSELoss()，当输入两个矩阵时，默认输出标量tensor（torch.Size([])），是两个矩阵对应位置平方差后的平均值regression_loss = torch.nn.MSELoss(reduction='none')# none 不求平均 # 默认为mean #suminputs = torch.tensor([1.,2.])target = torch.te

#pytorch#深度学习#python
到底了