[斯坦福大学2014机器学习教程笔记]第三章-矩阵向量乘法

    在这一节中,我们会讲如何将两个矩阵相乘。

    首先我们先从特例讲起,从矩阵向量相乘开始,即一个矩阵与一个向量相乘。下面来看一个例子。左边是一个矩阵,右边是一个向量。

[斯坦福大学2014机器学习教程笔记]第三章-矩阵向量乘法_第1张图片

    我们不难发现一个3×2的矩阵乘以一个2乘1的矩阵(或者说是二维向量)得到的结果是一个3×1的矩阵。具体的计算规则如下图所示。

[斯坦福大学2014机器学习教程笔记]第三章-矩阵向量乘法_第2张图片

    下面让我们再看一个例子。

[斯坦福大学2014机器学习教程笔记]第三章-矩阵向量乘法_第3张图片

    假设我们有四间房子,它们的大小不一样。我们有个函数可以预测房子的价格,我们需要计算每个房子对应的价格hθ(x)的值。我们可以用矩阵向量乘法来解决这个问题。

[斯坦福大学2014机器学习教程笔记]第三章-矩阵向量乘法_第4张图片

    当你有大量的房子需要计算时,这个方法不仅可以简化代码(在Octave中只需要一行代码),而且会使计算效率更高。在后面讲到的线性回归模型中,我们会用到这一讲的内容。

 

 

    

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