Mathematics for Machine Learning--学习笔记:Linear Algebra【草稿 未完成】,LinearAlgebra线性代数和。在这本书中,我们讨论了向量的更一般的概念,并使用一个粗体字母来表示它们,例如:x和y。 一般来说,向量是特殊的
n * 1的矩阵就是向量,如下就是4维向量 向量坐标表示:Yi= ithrow 矩阵运算 加法/减法 加法减法只要将对应的元素相加/相减即可,只适用于相同维度的矩阵之间. 标量乘法/除法 矩阵向量乘法 n * m维度的矩阵 * m维度的向量 = n维度的向量 实际运用: 假设有方程hθ(x) = -40 + 0.25*x x为房屋面积,hθ(...
【摘要】 Linear Algebra 线性代数 在形式化直观概念时,常用的方法是构造一组对象(符号)和一组规则来操纵这些对象。 这被称为代数。 线性代数是研究向量和某些代数规则来操纵向量。 我们中的许多人从学校知道的向量被称为“几何向量”,通常用字母就加上上方的一个小箭头表示,例如... Linear Algebra 线性代数 在...
[Week 1] Machine-learning Notes 4 ——Linear Algebra(一些线性代数基础) 矩阵实际上是二维数组的另一个名字:而维度(Dimension of matrix)就是矩阵的行数乘以列数(一般分开说,比如4行2列,不说8维矩阵,只说4X2的矩阵,意思就是维度是4X2维,即4X2matrix,)。 但是矩阵在书写上也有些不同,如下: Paste_Image....
I. Linear Algebra 1. 基础概念回顾 scalar: 标量 vector: 矢量,an array of numbers. matrix: 矩阵, 2-D array of numbers. tensor: 张量, 更高维的一组数据集合。 identity Matricx:单位矩阵 inverse Matrix:逆矩阵,也称非奇异函数。当矩阵A的行列式|A|≠0|A|≠0时,则存在A−1−1. ...
Matrix Vector Multiplication左边的矩阵向量相乘法比右边的更简洁而且计算高效Matrix Matrix Multiplication可以同时计算12个结果(4个房子面积与3个不同的预测函数),更简洁与高效(利用计算机的并行计算等)
Deep Learning(花书)教材笔记-Math and Machine Learning Basics(线性代数拾遗) I. Linear Algebra 1. 基础概念回顾 scalar: 标量 vector: 矢量,an array of numbers. matrix: 矩阵, 2-D array of numbers. tensor: 张量, 更高维的一组数据集合。
gradient descent的劣势在于需要选择α,且需要多次迭代,而优势是n过大时仍可良好运行;normal equation不需要选择α和进行迭代,但需要运算 (X^{T}X)^{-1}X ,which is time-consuming(在Gilbert Strang所著线性代数里numerical linear algebra一章中我们知道要进行 o(n^{3}) 次运算),且n过大时较慢。 当(X...
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机器学习(MachineLearning,ML)是当前比较有效的一种实现人工智能的方式。 深度学习(DeepLearning,DL)是机器学习算法中最热门的一个分支,近些年取得了显著的进展,并替代了大多数传统机器学习算法。 机器学习 机器学习的实现可以分成两步:训练 和 预测 ,类似于归纳和演绎: ...