吴恩达《机器学习》课程总结(3)线性代数回顾

简介: 3.1矩阵和向量几行几列即为矩阵。Aij表示第i行第j列。 只有一行或者一列的称为向量,向量是一种特殊矩阵。一般向量指的是列向量。 3.2加法和标量乘法加法:元素对应相加。 标量乘法:标量和矩阵每一个元素相乘。

3.1矩阵和向量

几行几列即为矩阵。Aij表示第i行第j列。

 

只有一行或者一列的称为向量,向量是一种特殊矩阵。一般向量指的是列向量。

 

3.2加法和标量乘法

加法:元素对应相加。

 

标量乘法:标量和矩阵每一个元素相乘。

 

 

3.3矩阵向量乘法

3.4矩阵乘法

要求:第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数,如m x n矩阵与nx 1矩阵相乘,结果为第一个矩阵的行数乘以第二个矩阵的列数。

结果Cij是第一个矩阵第i行和第二个矩阵第j列对应元素相乘求和的值。

3.5矩阵乘法的性质

不满足交换律:AxB != B x A。

满足结合律:(A x B) x C=A x (B x C)。

单位矩阵I:是对角线为1,其他都为零的方阵。任何矩阵于单位矩阵相乘,矩阵保持不变。

3.6逆、转置

如果矩阵A的逆矩阵存在,则AA-1=A-1A=I。

如果A的转置矩阵是B,则A矩阵第i行第j列元素与B矩阵第j行第i列元素相等。记A=B。

转置矩阵的一些性质:

(A±B)T=(A±B)。

(AxB)T=Bx A

(AT=A。

(KA)=KAT

相关文章
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
【绝技揭秘】Andrew Ng 机器学习课程第十周:解锁梯度下降的神秘力量,带你飞速征服数据山峰!
【8月更文挑战第16天】Andrew Ng 的机器学习课程是学习该领域的经典资源。第十周聚焦于优化梯度下降算法以提升效率。课程涵盖不同类型的梯度下降(批量、随机及小批量)及其应用场景,介绍如何选择合适的批量大小和学习率调整策略。还介绍了动量法、RMSProp 和 Adam 优化器等高级技巧,这些方法能有效加速收敛并改善模型性能。通过实践案例展示如何使用 Python 和 NumPy 实现小批量梯度下降。
42 1
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
算法金 | 吴恩达:机器学习的六个核心算法!
吴恩达教授在《The Batch》周报中介绍了机器学习领域的六个基础算法:线性回归、逻辑回归、梯度下降、神经网络、决策树和k均值聚类。这些算法是现代AI的基石,涵盖了从简单的统计建模到复杂的深度学习。线性回归用于连续变量预测,逻辑回归用于二分类,梯度下降用于优化模型参数,神经网络处理非线性关系,决策树提供直观的分类规则,而k均值聚类则用于无监督学习中的数据分组。这些算法各有优缺点,广泛应用于经济学、金融、医学、市场营销等多个领域。通过不断学习和实践,我们可以更好地掌握这些工具,发掘智能的乐趣。
117 1
算法金 | 吴恩达:机器学习的六个核心算法!
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 资源调度
机器学习之numpy基础——线性代数,不要太简单哦
机器学习之numpy基础——线性代数,不要太简单哦
80 6
|
6月前
|
机器学习/深度学习 监控 算法
LabVIEW使用机器学习分类模型探索基于技能课程的学习
LabVIEW使用机器学习分类模型探索基于技能课程的学习
52 1
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
机器学习的魔法(一)从零开始理解吴恩达的精炼笔记
机器学习的魔法(一)从零开始理解吴恩达的精炼笔记
|
6月前
|
机器学习/深度学习
Coursera 吴恩达Machine Learning(机器学习)课程 |第五周测验答案(仅供参考)
Coursera 吴恩达Machine Learning(机器学习)课程 |第五周测验答案(仅供参考)
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能
【人工智能】<吴恩达-机器学习>多变量线性回归&学习率&特征值
【1月更文挑战第26天】【人工智能】<吴恩达-机器学习>多变量线性回归&学习率&特征值
|
6月前
|
机器学习/深度学习 存储 搜索推荐
利用机器学习算法改善电商推荐系统的效率
电商行业日益竞争激烈,提升用户体验成为关键。本文将探讨如何利用机器学习算法优化电商推荐系统,通过分析用户行为数据和商品信息,实现个性化推荐,从而提高推荐效率和准确性。
239 14
|
6月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
实现机器学习算法时,特征选择是非常重要的一步,你有哪些推荐的方法?
实现机器学习算法时,特征选择是非常重要的一步,你有哪些推荐的方法?
118 1
|
6月前
|
机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
Machine Learning机器学习之决策树算法 Decision Tree(附Python代码)
Machine Learning机器学习之决策树算法 Decision Tree(附Python代码)

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面