【机器学习】课程笔记03_线性代数回顾(Linear Algebra Review)

线性代数回顾

  • 矩阵和向量(Matrices and Vectors)
  • 加法和标量乘法(Addition and Scalar Multiplication)
  • 矩阵向量乘法(Matrix-Vector Multiplication)
  • 矩阵乘法(Matrix-Matrix Multiplication)
  • 矩阵乘法特征(Matrix Multiplication Properties)
  • 逆和转置(Inverse and Transpose)

矩阵和向量(Matrices and Vectors)

向量: 只有一列的矩阵。

加法和标量乘法(Addition and Scalar Multiplication)

加法: 只能相同维数矩阵相加。

标量乘法: 矩阵中元素逐一与标量相乘。

矩阵向量乘法(Matrix-Vector Multiplication)

一些数学计算可以转化为矩阵的形式,简化代码书写,提高效率,更容易理解。

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矩阵乘法(Matrix-Matrix Multiplication)

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矩阵乘法特征(Matrix Multiplication Properties)

  • 不满足交换律

  • 满足结合律

  • 单位矩阵

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逆和转置(Inverse and Transpose)

  • 矩阵的逆 A A − 1 = A − 1 A = I AA^{-1} = A^{-1}A = I AA1=A1A=I

    • 必须是方阵
    • 有些矩阵没有逆矩阵
  • 矩阵转置

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