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3吴恩达Meachine-Learing之线性代数回顾 (Lin

2017-10-15  本文已影响18人  双愚
线性代数,不知多少人对这本书很是熟悉,哈哈

本文主要讨论神魔是矩阵和向量,谈谈如何加减乘矩阵及向量,讨论逆矩阵和转置矩阵的概念!!如果十分熟悉这些概念,可以很快的浏览一遍,如果对这些概念有些许的不确定,可以细看一下,慢慢咀嚼!

3.1 矩阵和向量

如图 :这个 :这个 是 4×2矩阵 ,即 4行 2列,如 m为行, 为行, n为列,那么 为列,那么 为列,那么 m×n即 4×2


矩阵

矩阵的维数即行数×列数
矩阵元素(矩阵项):


3.2 加法 和标量乘加法

矩阵的加法:行列数相等的可以加。

矩阵的乘法:每个元素都要乘


组合算法也类似。

3.3 矩阵向量乘法

矩阵和向量的乘法如图:m×n 的矩阵乘以 n×1 的向量,得到的是 m×1 的向量


算法 举例:

3.4 矩阵乘法

矩阵乘法:
m×n 矩阵乘以 n×o 矩阵,变成 m×o 矩阵。
如果这样说不好理解的话就举一个例子来说明一下,比如说现在有两个矩阵 A 和 B,那
么它们的乘积就可以表示为图中所示的形式。

3.5 矩阵乘法的性质

矩阵乘法的性质:

3.6 逆、转置

矩阵的逆:如矩阵 A 是一个 m×m 矩阵(方阵),如果有逆矩阵,则:


我们一般在 OCTAVE 或者 MATLAB 中进行计算矩阵的逆矩阵。
矩阵的转置:设 A 为 m×n 阶矩阵(即 m 行 n 列),第 i 行 j 列的元素是 a(i,j),即:
A=a(i,j)
定义 A 的转置为这样一个 n×m 阶矩阵 B,满足 B=a(j,i),即 b (i,j)=a (j,i)(B 的第 i 行第
j 列元素是 A 的第 j 行第 i 列元素),记 A
T=B。(有些书记为 A'=B)
直观来看,将 A 的所有元素绕着一条从第 1 行第 1 列元素出发的右下方 45 度的射线作
镜面反转,即得到 A 的转置。

matlab 中矩阵转置:
直接打一撇,x=y'。


课程代码:https://github.com/HuangCongQing/MachineLearning_Ng
本文参考自-黄海广博士 斯坦福大学 2014机器学习教程中文 笔记
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