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    2017-01-11 14:10:06
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  • 线性代数这一部分主要是对机器学习和深度学习用到的线性代数知识的总结,包括线性变换的物理意义与几何意义,直观的理解线性变换,以及特征值分解与奇异值分解的物理意义、几何意义,从信息的角度理解他们,最后,用线性代数实现PCA(从方差最大化角度)线性变换线性变换变换是向量的的运动,变换让向量从一个地方(对应输入向量),运动到了另一个地方(对应输出向量)。我们说将变换作用于某个空...
    2018-05-02 23:12:50
    阅读量:1049
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  • 本人机器学习小白一枚,目前认识到数学对于理解算法和应用算法到特定的数据集上太重要了。很喜欢MIT的线性代数课程,以MIT课程的内容为主,做一些学习总结。旨在于总结自己学过的知识、受到的启发、加强自己的逻辑性和对内容的理解。非常感谢网络上大牛们的MIT线性代数导论笔记,文末是链接。1、线性方程包含未知数x1,x2,...,xnx_{1},x_{2},...,x_{n}的一个线性方程是形如a1x1+
    2016-08-29 10:15:31
    阅读量:4170
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  • 1.基础概念标量(scalar)一个标量就是一个单独的数,一般用小写的的变量名称表示。向量(vector)一个向量就是一列数,这些数是有序排列的:⎡⎣⎢⎢⎢⎢x1x2...x5⎤⎦⎥⎥⎥⎥[x1x2...x5]\begin{bmatrix}x_1\\x_2\\...\\x_5\end{bmatrix}矩阵(matrices)矩阵是二维数组:⎡...
    2018-07-12 14:39:10
    阅读量:1018
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  • 受《理解线性代数》启发,结合自身学习的经验,直观的总结我对线性代数的理解。强调直观是因为在这里不纠缠于数学的严谨性,所以如果追求数学严谨性和证明的还是去看教材比较好。统计的目标是对数表内各种数据进行挖掘从而找出隐含其中的关系,线性代数为统计提供了对数表的表达方式和对数表进行处理的工具。在初等数学中我们学过函数,用来表示的数据之间一种确定的关系,给定x一定能算出唯一的y。但现实中我们遇到的数据可就没有
    2015-03-08 08:58:38
    阅读量:4746
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  • 线性代数的概念对于理解机器学习背后的原理非常重要,尤其是在深度学习领域中。它可以帮助我们更好地理解算法内部到底是怎么运行的,借此,我们就能够更好的做出决策。所以,如果你真的希望了解机器学习具体算法,就不可避免需要精通这些线性代数的概念。这篇文章中,我们将向你介绍一些机器学习中涉及的关键线性代数知识。线性代数是一种连续形式的数学,被广泛应用于理工类学科中;因为它可以帮助我们对自然现象建模,然后进行高...
    2018-05-13 15:31:15
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  • Numpy学习笔记之线性代数线性代数(如矩阵乘法、矩阵分解、行列式等等)是任何数组库的重要组成部分,ndarray对象有一个dot的数组方法(同时也是一个numpy函数),可以用来计算矩阵的点乘,还有一个T的数组属性,可以返回数组矩阵的转置。numpy.linalg模块中有一组标准的矩阵运算的方法。下面是numpy.linalg模块中常用的函数列表:
    2017-04-18 21:37:51
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  • 本文是GilbertStrang的线性代数导论课程笔记。课程地址:http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html  第三十五课时:线性代数全总结本节是GilbertStrang主讲的线性代数导论最后一讲,我想我会想念这位伟大的教授的!任何科学都离不开数学,对计算机科学尤其如此,数据挖掘,机器学习都要以线性代数为基础,当
    2013-11-14 11:52:26
    阅读量:10978
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  • 本文主要总结一些在深度学习领域中比较重要的线性代数基础,过于基础的内容没有进行总结。一.张量(tensor):在深度学习领域,很多时候数据都是高于二维的,因此,需要一种能够表示任意维度的数据类型,这就是张量。二.范数(Norm):范数是数学中的一种基本概念,在泛函分析中,范数是一种定义在赋范线性空间中的函数,满足相应条件后的函数都可以被称为范数。下面主要介绍向量范数和矩阵范数并给出常用的几...
    2018-07-31 15:21:26
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