【吴恩达机器学习笔记】三、矩阵

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三、矩阵

1. 矩阵和向量

  • 矩阵(Matrix)

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  • 矩阵中的元素

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  • 向量(Vector)

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小结

我们通常用大写字母A、B、C等来表示矩阵,用小写字母a、b、x等来表示向量。

2. 加法和标量乘法

  • 矩阵加法(Matrix Addition)

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  • 标量乘法(Scalar Multiplication)

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  • 综合运算

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3. 矩阵向量乘法

  • 矩阵向量乘法定义

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  • 例子

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  • 数据转化为矩阵的小技巧

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4. 矩阵乘法

  • 矩阵乘法定义

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  • 数据转化为矩阵的小技巧

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5. 矩阵乘法特性

  • 矩阵乘法不满足交换律

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  • 矩阵乘法满足结合律和分配律

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  • 单位阵及其性质

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6. 逆和转置

  • 逆矩阵(Matrix inverse)
    • 只有m×m的矩阵即方阵,才有逆矩阵(但零矩阵没有逆矩阵)。
    • 没有逆矩阵的矩阵通常被称为奇异矩阵(singular)或退化矩阵(degenerate)。

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  • 矩阵的转置(Matrix Transpose)

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