行列式对nnn阶行列式，有以下5种变换：转置后，值不变.即∣AT∣=∣A∣|A^T| = |A|∣AT∣=∣A∣.某行有公因数kkk，可以把kkk提到行列式外.∣kA∣=kn∣A∣|kA|=k^n|A|∣kA∣=kn∣A∣两行互换行列式变号.某行所有元素都是两个数的和，则可写成两个行列式的和.∣a1+b1a2+b2cc∣=∣a1a2cc∣+∣b1b2cc∣\left| \begin{matrix}

解决python报错：RuntimeError: Can't call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.

k-means简介k-means 算法在不带标签的多维数据集中寻找确定数量的簇。最优的聚类结果需要符合以下两个假设。“簇中心点”（cluster center）是属于该簇的所有数据点坐标的算术平均值。一个簇的每个点到该簇中心点的距离，比到其他簇中心点的距离短。这两个假设是k-means 模型的基础，后面会具体介绍如何用该算法解决问题。先通过一个简单的数据集，看看k-means 算法的处理结果。首先

举例import networkx as nximport matplotlib.pyplot as plt我们先通过nx.erdos_renyi_graph(10, 0.15)方法随机生成图像er = nx.erdos_renyi_graph(10, 0.15)nx.draw(er,node_size=300,with_labels = True,pos = nx.spring_layout(e

决策树与随机森林下面将介绍另一种强大的算法——无参数算法随机森林。随机森林是一种集成方法，通过集成多个比较简单的评估器形成累积效果。这种集成方法的学习效果经常出人意料，往往能超过各个组成部分的总和；也就是说，若干评估器的多数投票（majority vote）的最终效果往往优于单个评估器投票的效果！后面将通过示例来演示，首先还是导入标准的程序库：import requestsurl = 'https

高斯混合模型k-means 聚类模型非常简单并且易于理解，但是它的简单性也为实际应用带来了挑战。特别是在实际应用中，k-means 的非概率性和它仅根据到簇中心点的距离来指派簇的特点将导致性能低下。这一节将介绍高斯混合模型，该模型可以被看作是k-means思想的一个扩展，但它也是一种非常强大的聚类评估工具。还是从标准导入开始：%matplotlib inlineimport matplotlib.

numpy.loadtxt()的详细使用介绍

文章目录创建图表节点边检查图的元素从图中删除元素使用图构造函数什么用作节点和边访问边和邻居向图、节点和边添加属性图形属性节点属性边缘属性多图图生成器和图操作1. 应用经典的图操作，例如：2. 使用对经典小图之一的调用，例如，3. 对经典图使用（构造性）生成器，例如，4. 使用随机图生成器，例如，5. 使用常见的图形格式读取存储在文件中的图形绘制图形创建图表创建一个没有节点和边的空图。import

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