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吴恩达《机器学习》笔记——第三章《线性代数复习》

3、Linear Algebra review（线性代数复习）

  • 3.1 Matrices and vectors（矩阵和向量）
  • 3.2 Addition and scalar multiplication（加法和标量乘法）
  • 3.3 Matrix-vector multiplication（矩阵向量乘法）
  • 3.4 Matrix-matrix multiplication（矩阵乘法）
  • 3.5 Matrix multiplication properties（矩阵乘法性质）
  • 3.6 Inverse and transpose（逆和转置）

这一章没有什么好写的，因为凡是学过高代的都或多或少还记得。

3.1 Matrices and vectors（矩阵和向量）

吴视频里的向量是列向量( n × 1 n\times1 n×1的矩阵)

3.2 Addition and scalar multiplication（加法和标量乘法）

都是很简单的高代基础知识

3.3 Matrix-vector multiplication（矩阵向量乘法）

都是很简单的高代基础知识

3.4 Matrix-matrix multiplication（矩阵乘法）

都是很简单的高代基础知识

3.5 Matrix multiplication properties（矩阵乘法性质）

不满足交换律，满足结合律等基础知识。

3.6 Inverse and transpose（逆和转置）

都是很简单的高代基础知识

你可能感兴趣的:(机器学习,机器学习,线性代数,矩阵)

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