矩阵分解

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    在指数编制方法中，我们会经常提到加权平均法（这个在后面会介绍），这里面有一个重要的概念就是权重。权重的设定在指数编制过程中是非常重要的一步，适当的权重设定是指数客观准确反映目标变化趋势的一个关键要素。所以在设定权重的时候一定要选择合适的方法。     权重是一个相对的概念，是针对某一指标而言。某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度。权重表示在评价过程中，是被评价对象的不同侧面的重要程度的定量分配，对各评价因子在总体评价中的作用进行区别对待。事实上，没有重点的评价就不算是客观的评价。     在统计理论和实践中，权重是表明各个评价指标（或者评价项目）重要性的权数，表示各个评价指标在总体中所起的不同作用。权重有不同的种类，各种类别的权重有着不同的数学特点和经济含义，一般有以下几种权重。     按照权重的表现形式的不同，可分为绝对数权重和相对数权重。相对数权重也称比重权数，能更加直观地反映权重在评价中的作用。     按照权重的形成方式划分，可分为人工权重和自然权重。自然权重是由于变换统计资料的表现形式和统计指标的合成方式而得到的权重，也称为客观权重。人工权重是根据研究目的和评价指标的内涵状况，主观地分析、判断来确定的反映各个指标重要程度的权数，也称为主观权重。     按照权重形成的数量特点的不同划分，可分为定性赋权和定量赋权。如果在统计综合评价时

2019-08-07 17:50:10 %从0到10之间均匀分布的 s = 0 +(10 - 0) * rand(2, 3); %产生从a到b之间均匀分布的随机数 s = a + (b - a) * rand(n,m); %产生均值为u，方差为s的正太分配的随机矩阵 y = u + sqrt(s) * randn(n,m); %魔方矩阵 magic(5) % 产生了5*5的矩阵 %Hilbert矩阵和toeplitz矩阵 %矩阵和向量的运算 a = [1,2,3;4,5,6;7,8,9]; b = [9,8,7;6,5,4;3,2,1]; k = 3; a + b; k*a; %向量的内积 a = [1 + 5i,2,3 + 6i,7 - 2i]; b = [2 - i, 4 + 3i,3 - i,6]; s = num(conj(b).*a); %线性方程组的求解 a = [1 2 3;1 4 9;1 8 27]; b = [5, -2, 6]'; x = inv(a) * b; %矩阵的相似化简和分解 a = [0 3 3;-1 8 6;2 -14 -10] 来源： https://www.cnblogs.com/Artimis-fightting/p/11316805.html

隐含马尔可夫模型是一个基于概率统计的模型。 到目前为之，它一直被认为是实现快速精确的语音识别系统的最成功的方法。复杂的语音识别问题通过隐含马尔可夫模型能非常简单地被表述、解决。 在学习和理解隐马尔科夫模型之前，我觉得需要理解一些基础性的内容以便理解；我把笔记整理成三个相关内容。 1.动态规划 2.马尔科夫链 3.隐马尔科夫模型 *****1.动态规划***** 动态规划的思想很早就被应用到了语音识别的数学模型中，比如动态时间规整(Dynamic Time Warping，简称DTW )。 动态规划是在语音识别模型研究初期就提出来的比较基础的思想方法，HMM模型很多地方都是对这些思想的进一步思考。 同时动态规划也是一种很好的寻优方法和迭代计算的思想方法。 动态规划的思想非常简单：动态规划算法通常基于一个递推公式及一个或多个初始状态。当前子问题的解将由上一次子问题的解推出。 这种简单的思想却在有些情况下极其有效,举个例子： 问题： 平面上有4＊4个格子，每个格子中放着一定数量的苹果。你从右上角的格子开始， 每一步只能向下走或是向左走，每次走到一个格子上就把格子里的苹果收集起来， 这样下去，你最多能收集到多少个苹果？ 如果是遇到这样的问题大家会怎么解决呢？ 最简单的办法就是找到从右上角到左下角的所有走法然后计算每一种走法可以拿到的苹果数，然后排列找到最大的那种走法