理解线性代数1

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我的大一的线性代数:借此怀念一下我大一的线性代数的学习 一.扯扯虚的 进入大一,学的是计算机专业,说是计算机专业,不过看看大一的课程,就是各种数学,其中就有线性代数. 线性代数上课,最重要的就是讲怎么学数学,嗯,就是讲故事!!第一节课是说"兵法"和"剑法".剑法是什么,是"一人敌",再怎么练只能是一个人打,威力很小:"兵法"是"万人敌",学习"兵法",统兵打仗,能改变大局."兵

机器学习领域最吸引人的任务之一是训练机器理解人类交流的进展.在机器学习领域,这个分支被称为自然语言处理. 本文试图解释自然语言处理的基本知识以及随着深入学习和神经网络的发展,自然语言处理取得的快速进展. 在我们做进一步研究之前,有必要了解一些基本知识. 什么是语言? 语言基本上是人类社会用来表达和交流思想的固定词汇. 作为他们成长过程的一部分,这些词汇代代相传,大部分保持不变,每年都有少量增加. 像字典这样的好资源被保存下来,这样当一个人遇到一个新单词时,他或她可以通过查阅字典来理解它的意思.一

今天在发烧友看到一篇很好的文章,有很大的启发和震撼,这就是别人一毕业就能进大疆,而我们还在为找工作发愁的原因吗?!! 当然文中说的很多东西都不是我们大多数人都能实现的,人家大一就开始接触嵌入式,入手Linux,学习python,而大一的很多人还沉浸在高考后的喜悦,开学后的迷茫中呢!这就是差距. 还是那句话,兴趣是最好的老师.要是 一开始我们就对机器人,电子技术感兴趣的话,这些其实都不用别人说的,自己就会想尽办法去寻找合适的学习路径. 遇山开山,遇水架桥.兴趣会指导我们找到该找到的一切的.所以,还

本文禁止任何爬虫爬取!来源:http://www.cnblogs.com/sciencefans/ 一直都持有一个观点,思考是最佳的学习途径(当然信息的获取是必不可少的),就像神经网络里,看书就是训练set的训练,思考则是最重要的求梯度BP的过程.2014年是一个神奇的一年,在这一年中发生了很多事情,收获到了很多,学习到了很多.但是一直没有时间好好写一写,反思一下,这是最大的遗憾了.现在终于放假了,有时间好好思考一下了. 一.感恩          2014年是一个充满情义的一年.在这一年里我的

本文禁止任何爬虫爬取!来源:http://www.cnblogs.com/sciencefans/ 一直都持有一个观点,思考是最佳的学习途径(当然信息的获取是必不可少的),就像神经网络里,看书就是训练set的训练,思考则是最重要的求梯度BP的过程.2014年是一个神奇的一年,在这一年中发生了很多事情,收获到了很多,学习到了很多.但是一直没有时间好好写一写,反思一下,这是最大的遗憾了.现在终于放假了,有时间好好思考一下了. 一.感恩 2014年是一个充满情义的一年.在这一年里我的运气很好,其实不能

标量.向量.矩阵.张量之间的联系 在深度学习中,大家肯定都知道这几个词:标量(Scalar),向量(Vector),矩阵(Matrix),张量(Tensor).但是要是让我们具体说下他们,可能一下子找不出头绪.下面介绍一下他们之间的关系: 标量(scalar)?一个标量表示一个单独的数,它不同于线性代数中研究的其他大部分对象(通常是多个数的数组).我们用斜体表示标量.标量通常被赋予小写的变量名称. 向量(vector)?一个向量表示一组有序排列的数.通过次序中的索引,我们可以确定每个单独的数.通

在之前的博客中,我们通过矩阵求导的方式推导了 normal equation.这篇博客中,我们将通过线性代数的角度再次回顾 normal equation. Normal Equation 解决的问题 Normal equation 要解决的问题如下:给出由 $n$ 个未知数组成的 $m$ 个方程,这个方程组用 $Ax=b$ 表示,我们要求出这个方程组的“最佳解”. 根据线性代数的知识我们知道,这个方程组的解可能有零个.一个或无穷多个.如果这个方程组恰有一个解,那么这个解就是“最佳解”:如果这个

0. 背景 在这个学校里面遇到了本科是学习统计学的小猪,给我打开了数学的大门,前段时间想着自己机器学习和视觉上一直跌跌撞撞,除了因为去年闹眼病搞得今年有空就睡觉外,还有一点就是自己不想看到数学,前几天自己在京东趁着打折给自己买了一本<陶哲轩教你聪明解数学>,看完前言和第一章仿佛开了天眼, 15 岁天才对于数学的理解可以给我这个 15*2 的学沫启蒙,顺便前言中提到了<如何解题>,让我对另一本早已买来的懵懵懂懂的书籍有了新的认识. 跟着陶哲轩老师的思路自己"在老师后面&qu