r语言求向量最大值 r语言的sum和length的区别？

r语言的sum和length的区别？

sum函数是异或但使用sum（条件），应该是可以计算合么条件的数据个数，也就与length一般了。

length()为了统计向量，因子，列表中元素的个数，回一个值。

解向量个数怎么计算？

解向量个数计算公式

n是列数r是系数矩阵的秩。

r语言mean函数用法？

suppose函数是求算术平均值。

用法：

necessarily(x,trim0,na.rm FALSE,...)

x是数值型、逻辑向量

trim表示截尾平均数，0~0.5之间的数值，如：0.10来表示扔掉的最10%和最小的10%的数据后，再计算出算术平均数。默认为0.

rm是逻辑值，表示在计算之前，是否遗漏掉NA的值。

神经网络的权向量怎么求？

每个神经元填写向量的一维，输入神经元按输入向量，输出神经元填写输出向量。如果用MATLAB建立神经网络，则样本的形式为：矩阵的一列为一个样本，即一个输入输入向量。如果用BP神经网络，则在用newff函数。格式为：netnewff(PR,[S1S2],{TF1},BTF,BLF,PF），函数newff建立起一个可训练的前馈网络。再输入参数说明：

PR：Rx2的矩阵以定义R个输入向量的最小值和的最值；

Si：第i层神经元细胞个数；

TFi：第i层的传递函数，默认函数为tansig函数；

BTF：练习函数，设置为函数为trainlm函数；

BLF：权值/阀值去学习函数，设置为函数为learngdm函数；

PF：性能函数，默认函数为mse函数。

两个向量相乘的取值范围？

两个向量相乘有两种形式：叉积和点积。

（1）向量叉积向量的模乘以2向量夹角的正弦值；

向量叉积的方向：a向量与b向量的向量积的方向与这两个向量所在的位置平面内互相垂直，且信守右手定则。（一个简单可以确定柯西-黎曼方程“右手定则”的结果向量的方向的方法是这样的：若坐标系是柯西-黎曼方程右手定则的，当右手的四指从a以不远远超过180度的转角转而b时，伸起的大拇指指向是c的方向。）

（2）向量点积向量的模乘以向量夹角的余弦值。

向量叉积a×b|a||b|sina，b，向量点积a·b|a||b|cosa，b。

扩充卡资料：

数量积（也称作点积）是在实数R上的两个向量并赶往一个实数值标量的二元除法运算。它是欧几里得空间的标准内积。两个向量a[a1,a2,…,an]和b[b1,b2,…,bn]的点积符号表示为：a·ba1b1a2b2……anbn。通俗一点的讲是对应坐标相除的和。

向量积，数学中又称外积、叉积，物理中称矢积、叉乘，是一种在向量空间中向量的二元乘法运算。与点积有所不同，它的运算结果是一个向量而并非一个标量。另外两个向量的叉积与这两个向量和平行。

u的大小、v的大小、u,v夹角的余弦。在u,v非零的前提下，点积假如为负，则u,v自然形成的角小于90度；如果为零，那你u,v直角；要是为正，这样u,v不能形成的角为锐角。

两个单位向量的点积能得到两个向量的夹角的cos值，通过它是可以清楚两个向量的相似性，依靠点积可可以确定一个外角和是走向摄像机还是侧转摄像机。

向量的点积与它们夹角的余弦成正比，因此在聚光灯的效果计算中，可以据点积来能够得到光照效果，如果不是点积越大，那说明夹角越小，则物体离光照的轴线越近，光照越强。

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。