說明 　　題目是優達學城機器學習入門線性代數作業。下面是我的實現。 　　工具為jupyter notebook，不用該工具請自行導入相關依賴。 　　完整內容已上傳到github：https://github.com/zingp/data-analysis/blob/master ...

　　　　在矩陣向量求導前4篇文章中，我們主要討論了標量對向量矩陣的求導，以及向量對向量的求導。本文我們就討論下之前沒有涉及到的矩陣對矩陣的求導，還有矩陣對向量，向量對矩陣求導這幾種形式的求導方法。 　　　　本文所有求導布局以分母布局為准，為了適配矩陣對矩陣的求導，本文向量對向量的求導也以分母布局 ...

目錄 一、線性代數 常見概念 標量（scalar） 向量（vector） 矩陣（matrix） 張量（tensor） 范數（norm） 內積（inner product ...

前言 AI（人工智能）現在火的一塌糊塗，其實在AI領域，機器學習已廣泛應用在搜索引擎、自然語言處理、計算機視覺、生物特征識別、醫學診斷、證券市場分析等領域，並且機器學習已經是各大互聯網公司的基礎設施，不再是一個新鮮的技術。但當你真的開始學習機器學習的時候，就會發現上手門檻其實還挺高 ...

一：含義 將一些元素排列成若干行，每行放上相同數量的元素，就是一個矩陣。這里說的元素可以是數字，例如以下的矩陣： 二：特點 矩陣的一個重要用途是解線性方程組。線性方程組中未知量的系數可以排成一個矩陣，加上常數項，則稱為增廣矩陣。另一個重要用途是表示線性變換，即是諸如之類的線性函數 ...

[作者：byeyear，首發於cnblogs.com，轉載請注明。聯系：east3@163.com] 回憶學校的美好時光，順便復習一下學校學過的知識吧。 1. 設A，B為可以相乘的矩陣，AB的每一列都是A的各列的線性組合，以B的對應列的元素為權。 同樣，AB的每一行都是B的各行 ...

機器學習算法推導--矩陣求導中為何會有“轉置”？ 之前學習神經網絡推導的時候，發現在有的求導上最后結果需要轉置，而有的不需要，很困惑： 淺層神經網絡反向傳播的困惑 正向傳播： 反向傳播： 這里為什么要對W進行轉置操作？為什么別處有的地方就沒有轉置操作？ 矩陣求導知識 ...