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吴恩达机器学习——第三章:线性代数

吴恩达机器学习——第三章:线性代数

作者: Colleen_oh | 来源:发表于2019-03-14 19:21 被阅读0次

3.1 矩阵和向量

数学上,一个m\times n矩阵是一个由m行(row)n列(column)元素排列成的矩形阵列。矩阵里的元素可以是数字、符号或数学式。

下面是一个4\times 2矩阵,如果m为行,n为列,那么m\times n4\times 2

4行2列矩阵

A_{ij} 指第i行,第j列的元素。

向量是一种特殊的矩阵,讲义中的向量一般都是列向量。


3.2 加法和标量乘法

矩阵的加法行列数相等的可以相加。如下图

矩阵加法

矩阵的乘法每个元素都要乘

矩阵乘法

3.3 矩阵向量乘法

矩阵和向量的乘法如图:m\times n的矩阵乘以n\times 1的向量,得到的是m\times 1的向量。假设我们现在是一个A矩阵(m\times n)乘以一个B向量(n\times 1),首先是A矩阵的第一行乘以B向量,然后A矩阵的第一行数字中的第一个和B向量中的第一个数字相乘,然后加上A矩阵的第一行数字中的第二个和B向量数字中的第二个相乘。。。。。以此类推。下面是吴恩达老师的示范,应该很好懂。

矩阵向量乘法

再举一个例子


3.4矩阵乘法

m\times n矩阵乘以n\times p,变成m\times p矩阵。

如果这样说不好理解的话就举一个例子来说明一下,比如说现在有两个矩阵AB,那么它们的乘积就可以表示为图中所示的形式。

矩阵乘法形式

其实也就是在矩阵向量乘法那个例子中向量变成了矩阵,其实计算过程也是差不多的。

矩阵乘法的性质

矩阵的乘法不满足交换律A\times B\neq B\times A

矩阵的乘法满足结合律。即A\times (B\times C)=(A\times B)\times C

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1,我们称这种矩阵为单位矩阵。它是个方针,一般用I或者E表示。单位矩阵也是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,以外都为0.

单位矩阵

3.6 逆、转置

矩阵的:如矩阵A是一个m\times m矩阵(方阵)。如果有逆矩阵,则AA^{-1}= A^{-1}A=I

矩阵的转置:设Am\times 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n\times m阶矩阵B,满足B=a(j,i),即b(i,j)=a(i,j)B的第i行第j列元素是A的第j行第i列元素),记A^T=B/A’=B.

转置

矩阵的转置基本性质:

{(A\pm B)}^T =A^T \pm B^T

{(A\times  B)}^T =B^T \times  A^T

({A^T})^T=A

({KA})^T=KA^T


参考:https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes

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