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📣专栏定位:为学习吴恩达机器学习视频的同学提供的随堂笔记。
📚专栏简介:在这个专栏,我将整理吴恩达机器学习视频的所有内容的笔记,方便大家参考学习。
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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
![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-q7SlJyou-1669339391539)(吴恩达机器学习.assets/image-20211029193737768.png)]](https://img-blog.csdnimg.cn/a17936803ffd4a918fe5426d6b4f9b28.png)
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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