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中文翻译Introduction to Linear Algebra, 5th Edition 1.1节 线性组合在这个学科中非常重要！有时我们想要一个特定的组合，具体选择 c = 2 和 d = 1 来产 生 cv + dw = (4, 5)。其它时候我们想要 v 与 u 的所有组合（来自所有的 c 与 d）。 向量 cv 沿一条直线放置。当 w 不在那条直线上时，组合 cv + dw 充满整个二维平面。从四维空 间中的 4 个向量 u, v, w, z 开始，它们的组合 cu + dv + ew + fz 可能充满整个空间——但并不总是 这样。向量和它们的组合可能位于一个平面上或一条直线上。 第 1 章解释了这些中心思想，一切都建立在这些思想上。我们从能够合理绘制的二维向量与三维 向量开始。然后我们移入更高的维度。线性代数真正令人印象深刻的特点是如何流畅地将这一步引入 n 维空间。即使不可能画出十维的向量，你脑海中的画面也会保持是正确的。 这是本书将要通往的地方（进入 n 维空间）。第一步是 1.1 节和 1.2 节的运算。然后是在 1.3 节概 述了 3 个基本思想。

中文翻译Introduction to Linear Algebra, 5th Edition 8.3节 1 使用新输入基 Bin 与新输出基 Bout，每个矩阵 A 变成 B −1 out ABin。 2 Bin = Bout =“A 的广义特征向量”得出若尔当型 J = B−1AB。 3 傅里叶矩阵 F = Bin = Bout 将每个循环矩阵对角化（利用 FFT）。 4 正弦与余弦，勒让德与切比雪夫多项式：这些都是函数空间很好的基。 这是本书重要的一节。我担心大多数读者会跳过他——或读不到这里。前几章通过解释基底的概念做 了铺垫。第 6 章介绍了特征向量 x 以及第 7 章找出了奇异向量 v 与 u。这两个是赢家，但其它许多选 择是很有价值的。 首先是 8.2 节的纯代数，然后是优良基。输入基向量将是 Bin 的列。输出基向量将是 Bout 的列。 Bin 和 Bout 总是可逆的——基向量均无关！ 纯代数 若 A 是变换 T 在标准基下的矩阵，则 B−1 out ABin是在新基下的矩阵。 (1) 标准基向量为单位矩阵的列：Bin = In×n 与 Bout = Im×m。现在

论文的word格式 原论文地址：http://proceedings.mlr.press/v139/amani21a/amani21a.pdf 翻译：https://blog.csdn.net/baishuiniyaonulia/article/details/125504660，https://blog.csdn.net/baishuiniyaonulia/article/details/125572881

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Olist电子商务初始数据分析 拉尔斯·廷内费尔德（ Lars Tinnefeld） ，2020-11-23 表中的内容 关于奥利斯特 Olist适用于“想要销售更多更好的产品”和“想要吸引新客户”的每个人。 作为电子商务领域的企业，Olist是面向小型企业的在线销售平台。 在Olist的注册页面上，列出了一系列适合业务模型的店主个人资料。 重点是通过扩大市场占有率吸引更多客户。 用户满意度报告有助于解决关注的领域。 因此，Olist充当服务提供商，负责管理店主的销售流程。 Olist不拥有任何提供的产品，并且也不管理运输或库存。 商业目标 分析的目的是提取支持Olist业务目标的信息。 这些目标是：通过扩大服务范围吸引更多的店主，并通过更广泛的产品范围和更高的满意度吸引更多的最终客户。 该分析是业务案例的一部分，该业务案例正在寻求将Olist的服务扩展到还包括物流和仓储，这是Olist目

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