机器学习/数据挖掘/算法基础知识

  1. 拓扑排序:对一个有向无环图(Directed Acyclic Graph,简称DAG) G进行拓扑排序,是将G中所有顶点排成一个线性序列,使得图中任意一对顶点u和v,若边(u,v)∈E(G),则u在线性序列中出现在v之前。可以想象AOV(Activity On Vertex network)网络中将任务进行排序的场景。其算法如下:

(1) 选择一个入度为0的顶点并输出之;
(2) 从网中删除此顶点及所有出边。
循环结束后,若输出的顶点数小于网中的顶点数,则输出“有回路”信息,否则输出的顶点序列就是一种拓扑序列。

该算法复杂度为O(N+E),其中N为顶点数,E为边数。

  1. 矩阵行列式的性质:
  1. |A| = |AT|;
  1. 行列式的某一行(列)所有元素乘以k,等于用k乘以该行列式;
    推论:|kA| = kn|A| (A为n阶方阵)
  2. 列的拆分


  3. 交换行列式的两行(列),行列式变号;
    推论:如果行列式的两行(列)完全相同,行列式为0
  4. 把行列式某一行(列)乘以一个数加到另一行(列)上,行列式值不变。
  1. 切比雪夫不等式
    切比雪夫不等式到底是个什么概念? - 概率论 - 知乎

    切比雪夫不等式

  2. 矩阵的特征值
    若Ax=λx,则λ称为矩阵A特征值,非零向量x称为A的对应于特征值λ的特征向量。
    通过|A-λE|=0 计算。

  3. 相关系数与判定系数
    反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数(相关系数的平方称为判定系数);将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数;将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。

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