线性代数基础

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583 在介绍工具之前先对理论基础进行必要的回顾是很必要的.没有理论的基础,讲再多的应用都是空中楼阁.本文主要设涉及线性代数和矩阵论的基本内容.先回顾这部分理论基础,然后给出MATLAB,继而给出Python的处理.个人感觉,因为Python是面向对象的,操纵起来会更接近人的正常思维:而MATLAB大多是以函数实现的,是向对象施加的一个操作.比如,A是一个矩阵,它有一个属性attr.用Pyth

关闭 yunqishequ1的博客 目录视图 摘要视图 订阅 管理博客 写新文章 评论送书 | 7月书讯:众多畅销书升级!      CSDN日报20170727--<想提高团队技术,来试试这个套路!>      评论送书 | 机器学习.Java虚拟机.微信开发 机器学习--线性代数基础 2017-07-28 14:05 6人阅读 评论(0) 收藏 编辑 删除  分类: 机器x 目录(?)[+] 原文地址 数学是计算机技术的基础,线性代数是机器学习和深度学习的基础,了解数据知识最好的方法我觉得

学科:线性代数基础知识 作者:zhuhonggen 矩阵 1.矩阵及其运算 1.1矩阵加法 1.2矩阵乘法 1.2.1概念 1.2.2矩阵乘法基本性质 内积:一个行向量乘以一个列向量称作向量的内积,又叫作点积,结果是一个数: 外积:一个列向量乘以一个行向量称作向量的外积,外积是一种特殊的克罗内克积,结果是一个矩阵 1.3克拉默法则 1.3.1概念 1.3.2定理 1.3.3总结 2.逆矩阵 2.1概念 设A是数域上的一个n阶矩阵,若在相同数域上存在另一个n阶矩阵B,使得: AB=BA=E ,则我

主成分分析(principal components analysis,PCA) 用基础的线性代数知识能够推导出主成分分析(principal components analysis,PCA)这一简单的机器学习算法. 1.出发点:在n维实线性空间中我们有m个点的集合{x(1),x(2),...,x(m)},对这些点进行有损压缩,希望在压缩的过程中损失的精度尽可能少.一种编码的方式就是用低维来表示高维,就是说对于这m个点中的每一个点x(i),都对应着一个l维的编码向量c(i),如果c(i)的维度低

原文地址:http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/51629328 作者:Zico Kolter (补充: Chuong Do) 时间:2016年6月 翻译:@MOLLY([email protected]) @OWEN([email protected]) 校正:@寒小阳([email protected]) @龙心尘([email protected]) 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/

转自: https://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/51629328 1基本概念和符号 线性代数可以对一组线性方程进行简洁地表示和运算.例如,对于这个方程组: 这里有两个方程和两个变量,如果你学过高中代数的话,你肯定知道,可以为x1 和x2找到一组唯一的解 (除非方程可以进一步简化,例如,如果第二个方程只是第一个方程的倍数形式.但是显然上面的例子不可简化,是有唯一解的).在矩阵表达中,我们可以简洁的写作: 其中: 很快我们将会看到,咱

目录 线性代数 一.基本知识 二.向量操作 三.矩阵运算 线性代数 一.基本知识 本书中所有的向量都是列向量的形式: \[\mathbf{\vec x}=(x_1,x_2,\cdots,x_n)^T=\begin{bmatrix}x_1\\x_2\\ \vdots \\x_n\end{bmatrix}\] 本书中所有的矩 \(\mathbf X\in \mathbb R^{m\times n}\) 都表示为: \[\mathbf X = \begin{bmatrix} x_{1,1}&x_{1,

3 运算和性质 在这一节中,我们将介绍几种矩阵/向量的运算和性质.很希望这些内容可以帮助你回顾以前知识,这些笔记仅仅是作为上述问题的一个参考. 3.1 单位矩阵与对角矩阵 单位矩阵,记作I ∈ Rn×n, 是一个方阵,其对角线上的都是1,其他元素都是0.即: 它具备A ∈ Rm×n矩阵的所有性质 请注意,在某种意义上,标识矩阵的符号是有歧义的,因为它没有指定I的维度.一般而言,从上下文中可以推断出I的维度,这个维度使矩阵相乘成为可能.例如,在上面的等式AI = A中的I是n × n矩阵,而A =

1.标量(scalar).向量(vector).矩阵(matrix).张量(tensor). 2.一些关于矩阵的概念:主对角线(main diagonal).单位矩阵(identity matrix).逆矩阵(matrix inversion).对角矩阵(diagonal matrix).对称矩阵(symmetric matrix).正交矩 阵(orthogonal matrix). 3.对于矩阵的一些操作和运算:转置(transpose).标量与矩阵相加.标量与矩阵相乘.广播(broadcas