【吴恩达机器学习笔记】三、矩阵

简介: 【吴恩达机器学习笔记】三、矩阵

三、矩阵


1. 矩阵和向量

矩阵(Matrix)

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矩阵中的元素


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向量(Vector)


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小结

我们通常用大写字母A、B、C等来表示矩阵,用小写字母a、b、x等来表示向量。


2. 加法和标量乘法

矩阵加法(Matrix Addition)


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标量乘法(Scalar Multiplication)


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综合运算


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3. 矩阵向量乘法

矩阵向量乘法定义


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例子


c97d92eee05e4f2c81eb80dd4493e00c.png

数据转化为矩阵的小技巧

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4. 矩阵乘法

矩阵乘法定义

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数据转化为矩阵的小技巧


a17936803ffd4a918fe5426d6b4f9b28.png

5. 矩阵乘法特性

矩阵乘法不满足交换律

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矩阵乘法满足结合律和分配律


4e0cf5e782a34acc8b0be8e6b7be56d8.png

单位阵及其性质

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6. 逆和转置

逆矩阵(Matrix inverse)

只有m×m的矩阵即方阵,才有逆矩阵(但零矩阵没有逆矩阵)。

没有逆矩阵的矩阵通常被称为奇异矩阵(singular)或退化矩阵(degenerate)。


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矩阵的转置(Matrix Transpose)

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