Python快乐编程:人工智能深度学习基础
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3.9 习题

1.填空题

(1)每个标量都是一个单独的数,是计算的最________单元,一般采用斜体小写的英文字母表示。

(2)当一组数组中的元素分布在若干维坐标的规则网格中时被称为________。

(3)对于任意一个向量组,不是线性________就是线性________的。

(4)矩阵L范数也被称为________范数,写作‖A,是由向量L1范数诱导的矩阵范数。

(5)特征值分解是一种将矩阵分解成由其________和________表示的矩阵之积的方法。

2.选择题

(1)矩阵,则AT为( )。

A.

B.

C.

D.

(2)若向量组Aa1a2,…,an是线性无关的,则只有当向量系数满足( )时,有λ1a1+λ2a2+…+λnan=0成立。

A.λ1×λ2×…×λn=0

B.λ1=λ2=…=λn=0

C.λ1×λ2×…×λn=1

D.λ1=λ2=…=λn=1

(3)已知向量a=(1,k,1)T是矩阵的逆矩阵A-1的特征向量,则常数k的值为( )。

A.-2或1

B.-2或-1

C.-1或2

D.2或1

(4)下列选项中,( )不是矩阵范数的所必须具备的性质。

A.正齐次性

B.正定性

C.三角等次性

D.矩阵乘法相容性

(5)在迹运算的转置运算中Tr(A)=( )。

A.

B.Tr(AT

C.Tr(AAT

D.AAT

3.思考题

(1)简述L2范数可以防止模型过拟合训练数据的原因。

(2)简述奇异值分解的含义并列举两种可以应用奇异值分解的领域。