矩阵定义

数学上,一个m×n的矩阵是一个由m行n列元素排列成的矩形阵列

使用Aij来获取矩阵中第i行j列的数据

向量的定义

向量就是n行1列的特殊矩阵

由于向量仅仅只有1行,那么通过一个变量i来指定获取第i行的数据,很容易理解。

矩阵运算

矩阵加法

矩阵的加法,要求两个矩阵或者是多个矩阵,要求所有的矩阵的列和行都是一样的,例如都是3X2的矩阵,或者是5x8矩阵。矩阵的加法就是将对应位置的数值相加即可。

矩阵的乘法

矩阵的乘法,就是使用数字和矩阵相乘,矩阵的乘法对矩阵没有要求。运算法则就是将乘数与矩阵中每一个数字相乘即可。

矩阵向量间的运算

一个m行n列的矩阵和n行向量相乘,最后得到就是一个m行的向量。运算法则就是矩阵中的每一行的数据与向量中的数据相乘,示例如下:

具体的例子为:

矩阵间的运算

一个m行n列的矩阵与一个n行q列的矩阵相乘,最后得到的就是一个m行q列的矩阵。

具体的例子为:

在前面的计算房屋面积与房价之间的关系的线性关系时,如果存在多对theta-0、theta-1,就可以转换为向量的运算。

矩阵乘法的性质

矩阵的乘法不满足交换律

矩阵的乘法满足结合律

单位矩阵

单位矩阵, n阶单位矩阵,是一个nxn的方形矩阵,其主对角线元素为1,其余元素为0。单位矩阵以I_n表示。在某些情况下,单位矩阵可以简写为I。

需要注意的是,如果I为单位矩阵,则有IXA=AXI,上图已经说明了这个情况。

矩阵的转置和逆运算

矩阵的逆,对于一个m行n列的矩阵A,如果存在A-1,满足A*A-1=I(I是单位矩阵),则表示A-1是A的逆。如下

需要注意的是,不是所有的矩阵都存在逆矩阵。例如如果一个矩阵中所有的元素全为0,则不存在逆矩阵,这样的矩阵叫做孤立矩阵。

矩阵的转置,设A为m行n列矩阵,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行m列矩阵 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)。

转置矩阵之前还存在一些性质,

总结

这些知识都是大学里面线性代数最简单的知识,还是比较简单。

为了能到远方,脚下的每一步都不能少

Andrew Ng机器学习算法入门((五):矩阵和向量的更多相关文章

  1. Andrew Ng机器学习算法入门(一):简介

    简介 最近在参加一个利用机器学习来解决安全问题的算法比赛,但是对机器学习的算法一直不了解,所以先了解一下机器学习相关的算法. Andrew Ng就是前段时间从百度离职的吴恩达.关于吴恩达是谁,相信程序 ...

  2. Andrew Ng机器学习算法入门(二):机器学习分类

    机器学习的定义 Arthur Samuel给出的定义,Field of Study that gives computers the ability to learn without being ex ...

  3. Andrew Ng机器学习算法入门(九):逻辑回归

    逻辑回归 先前所讲的线性回归主要是一个预测问题,根据已知的数据去预测接下来的情况.线性回归中的房价的例子就很好地说明了这个问题. 然后在现实世界中,很多问题不是预测问题而是一个分类问题. 如邮件是否为 ...

  4. Andrew Ng机器学习算法入门(三):线性回归算法

    线性回归 线性回归,就是能够用一个直线较为精确地描述数据之间的关系.这样当出现新的数据的时候,就能够预测出一个简单的值. 线性回归中最常见的就是房价的问题.一直存在很多房屋面积和房价的数据,如下图所示 ...

  5. Andrew Ng机器学习算法入门(十):过拟合问题解决方法

    在使用机器学习对训练数据进行学习和分类的时候,会出现欠拟合和过拟合的问题.那么什么是欠拟合和过拟合问题呢?

  6. Andrew Ng机器学习算法入门(八):正规方程

    正规方程 在先学习正规方程之前,先来复习一下之前学过的常规的回归方程的解法. 假设存在如果的代价函数, ,解法也十分的简答. 但是有时候遇到的情况或许会变得相当的复杂. 的数,如果是按照常规的方式进行 ...

  7. Andrew Ng机器学习算法入门((七):特征选择和多项式回归

    特征选择 还是回归到房价的问题.在最开始的问题中,我们假设房价与房屋面积有关,那么最开始对房价预测的时候,回归方程可能如下所示: 其中frontage表示的房子的长,depth表示的是房子的宽. 但长 ...

  8. Andrew Ng机器学习算法入门((六):多变量线性回归方程求解

    多变量线性回归 之前讨论的都是单变量的情况.例如房价与房屋面积之前的关系,但是实际上,房价除了房屋面积之外,还要房间数,楼层等因素相关.那么此时就变成了一个多变量线性回归的问题.在实际问题中,多变量的 ...

  9. Andrew Ng机器学习算法入门(四):阶梯下降算法

    梯度降级算法简介 之前如果需要求出最佳的线性回归模型,就需要求出代价函数的最小值.在上一篇文章中,求解的问题比较简单,只有一个简单的参数.梯度降级算法就可以用来求出代价函数最小值. 梯度降级算法的在维 ...

随机推荐

  1. Python3中变量作用域nonlocal的总结

    最近,在工作中踩到了一个关于Python3中nonlocal语句指定的变量作用域的坑.今天趁周六休息总结记录一下. 众所周知,Python中最常见的作用域定义如下:   但是,为了更加方便地在闭包函数 ...

  2. apk签名、包名

    //通过各手机管理软件,如如360.豌豆荚等查看 //使用命令行,可以查看到permission.packagename.title.versionCode等 aapt dump badging ~/ ...

  3. CSS水平布局

    1 <!DOCTYPE html> 2 <html lang="en"> 3 <head> 4 <meta charset="U ...

  4. ch1_5_2求无序序列中第k小的元素

    import java.util.Arrays; import java.util.PriorityQueue; public class ch1_5_2求无序序列中第k小的元素 { public s ...

  5. Android 之 TableLayout 布局详解

    TableLayout简介 •简介 Tablelayout 类以行和列的形式对控件进行管理,每一行为一个 TableRow 对象,或一个 View 控件. 当为 TableRow 对象时,可在 Tab ...

  6. 网关Ocelot功能演示安排的明明白白~~~

    前言 网关(Gateway)在微服务架构中至关重要,可以将其理解为是外部客户端(前端.MVC后台等调用方)与后台服务的连接点,通过这层可以做统一的处理,比如路由.身份认证和授权.服务治理等: 网关的好 ...

  7. UnboundLocalError: local variable 'foo' referenced before assignment Python常见错误

    在定义局部变量前在函数中使用局部变量(此时有与局部变量同名的全局变量存在) 在函数中使用局部变来那个而同时又存在同名全局变量时是很复杂的, 使用规则:如果在函数中定义了任何东西,如果它只是在函数中使用 ...

  8. kong 结合 istio demo

  9. Python使用sql语句对mysql数据库多条件模糊查询

    1 def find_worldByName(c_name,continent): 2 print(c_name) 3 print(continent) 4 sql = " SELECT * ...

  10. 【Linux】关于Linux的系统编程总结

    作者:李春港 出处:https://www.cnblogs.com/lcgbk/p/14673383.html 目录 系统编程 (一)进程 1.进程的概念 2.进程函数接口 (1)fork()在进程内 ...