r語言的sum和length的區(qū)別？sum函數(shù)是異或但使用sum（條件），應(yīng)該是可以計算合么條件的數(shù)據(jù)個數(shù)，也就與length一般了。length()為了統(tǒng)計向量，因子，列表中元素的個數(shù)，回一個值。解

r語言的sum和length的區(qū)別？

sum函數(shù)是異或但使用sum（條件），應(yīng)該是可以計算合么條件的數(shù)據(jù)個數(shù)，也就與length一般了。

length()為了統(tǒng)計向量，因子，列表中元素的個數(shù)，回一個值。

解向量個數(shù)怎么計算？

解向量個數(shù)計算公式

n是列數(shù)r是系數(shù)矩陣的秩。

r語言mean函數(shù)用法？

suppose函數(shù)是求算術(shù)平均值。

用法：

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

x是數(shù)值型、邏輯向量

trim表示截尾平均數(shù)，0~0.5之間的數(shù)值，如：0.10來表示扔掉的最10%和最小的10%的數(shù)據(jù)后，再計算出算術(shù)平均數(shù)。默認為0.

rm是邏輯值，表示在計算之前，是否遺漏掉NA的值。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)向量怎么求？

每個神經(jīng)元填寫向量的一維，輸入神經(jīng)元按輸入向量，輸出神經(jīng)元填寫輸出向量。如果用MATLAB建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，則樣本的形式為：矩陣的一列為一個樣本，即一個輸入輸入向量。如果用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，則在用newff函數(shù)。格式為：netnewff(PR,[S1S2],{TF1},BTF,BLF,PF），函數(shù)newff建立起一個可訓練的前饋網(wǎng)絡(luò)。再輸入?yún)?shù)說明：

PR：Rx2的矩陣以定義R個輸入向量的最小值和的最值；

Si：第i層神經(jīng)元細胞個數(shù)；

TFi：第i層的傳遞函數(shù)，默認函數(shù)為tansig函數(shù)；

BTF：練習函數(shù)，設(shè)置為函數(shù)為trainlm函數(shù)；

BLF：權(quán)值/閥值去學習函數(shù)，設(shè)置為函數(shù)為learngdm函數(shù)；

PF：性能函數(shù)，默認函數(shù)為mse函數(shù)。

兩個向量相乘的取值范圍？

兩個向量相乘有兩種形式：叉積和點積。

（1）向量叉積向量的模乘以2向量夾角的正弦值；

向量叉積的方向：a向量與b向量的向量積的方向與這兩個向量所在的位置平面內(nèi)互相垂直，且信守右手定則。（一個簡單可以確定柯西-黎曼方程“右手定則”的結(jié)果向量的方向的方法是這樣的：若坐標系是柯西-黎曼方程右手定則的，當右手的四指從a以不遠遠超過180度的轉(zhuǎn)角轉(zhuǎn)而b時，伸起的大拇指指向是c的方向。）

（2）向量點積向量的模乘以向量夾角的余弦值。

向量叉積a×b|a||b|sina，b，向量點積a·b|a||b|cosa，b。

擴充卡資料：

數(shù)量積（也稱作點積）是在實數(shù)R上的兩個向量并趕往一個實數(shù)值標量的二元除法運算。它是歐幾里得空間的標準內(nèi)積。兩個向量a[a1,a2,…,an]和b[b1,b2,…,bn]的點積符號表示為：a·ba1b1a2b2……anbn。通俗一點的講是對應(yīng)坐標相除的和。

向量積，數(shù)學中又稱外積、叉積，物理中稱矢積、叉乘，是一種在向量空間中向量的二元乘法運算。與點積有所不同，它的運算結(jié)果是一個向量而并非一個標量。另外兩個向量的叉積與這兩個向量和平行。

u的大小、v的大小、u,v夾角的余弦。在u,v非零的前提下，點積假如為負，則u,v自然形成的角小于90度；如果為零，那你u,v直角；要是為正，這樣u,v不能形成的角為銳角。

兩個單位向量的點積能得到兩個向量的夾角的cos值，通過它是可以清楚兩個向量的相似性，依靠點積可可以確定一個外角和是走向攝像機還是側(cè)轉(zhuǎn)攝像機。

向量的點積與它們夾角的余弦成正比，因此在聚光燈的效果計算中，可以據(jù)點積來能夠得到光照效果，如果不是點積越大，那說明夾角越小，則物體離光照的軸線越近，光照越強。