机器学习——线性代数

一、矩阵和向量

这个是4×2矩阵,即4行2列,如m为行,n为列,那么m x n即为4×2

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矩阵的维数即行数×列数

矩阵元素(矩阵项):

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Aij指第i行,第j列的元素。

向量是一种特殊的矩阵,如:

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是一个四维列向量(4×1)。

如下图,左为1索引向量,右为0索引向量,一般我们用1索引向量。

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二、矩阵的加法和标量乘法

矩阵的加法:****行列数相等的才可以加。

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矩阵的乘法:****每个元素都要相乘。

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组合运算:

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三、矩阵向量乘法

矩阵和向量的乘法如图:m x n的矩阵乘以n x 1的向量,得到的是m x 1的向量

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当有一个假设函数时,用这种运算可以直接预测多个值:

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四、矩阵乘法

m x n 矩阵乘以n x o 矩阵,变成 m x o 矩阵

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当有多个假设函数和多个要预测的值时,这样的运算可以一步到位:

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五、矩阵乘法的性质

矩阵的乘法不满足交换律,但是满足结合律:


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单位矩阵:在矩阵的乘法中,有一种矩阵起着特殊的作用,如同数的乘法中的1,我们称这种矩阵为单位矩阵.它是个方阵,一般用 I 或者 E 表示,本讲义都用 I 代表单位矩阵,从左上角到右下角的对角线(称为主对角线)上的元素均为1,其他元素全都为0。如:

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六、矩阵的逆、转置

矩阵的逆:如矩阵A是一个 m x n 矩阵(方阵),如果有逆矩阵,则:


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矩阵的转置:设 A 为 m x n 阶矩阵(即m行n列),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m x n 阶矩阵B,满足b(i,j) = a(j,i),即(B的第i行第j列元素是A的第j行第i列元素),记作 ​

​ ​ ​ ​ ​ ​​
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(有些书记为A'=B)

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