Machine Learning笔记（三）

最新推荐文章于 2022-01-16 22:38:57 发布
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本文通过B站平台回顾了线性代数的基础概念，重点介绍了矩阵运算的基本规则及其在编程中的应用优势。文章强调了矩阵在不同编程语言中的索引方式，并详细解释了矩阵加法与乘法的操作条件及特性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

达成成就：在b站听Andrew Ng讲线代（手动狗头）

简单复习了矩阵的相关知识（线代学的还行表示无鸭梨）

讲的比较简单明了，而且在各种语言里也有公式之类的

在不同场合或者语言下使用1索引还是0索引

矩阵加法只有维度相同的矩阵才能相加

矩阵乘向量A*b，A的列数必须与b的行数相等，乘完得到的新矩阵的行数是A的行数，列数是b的列数

矩阵与向量的乘法具有可逆性，矩阵与矩阵的乘法不具有可逆性

很多地方用矩阵来计算会比用代码循环效率要高得多，而且代码简洁的多

Machine Learning 笔记一
iamcht的博客
03-30 378
Machine Learning 笔记一1、引言1.1 前言1.2 机器学习是什么？1.3 监督学习1.4 无监督学习2、单变量线性回归2.1 模型表示2.2 代价函数2.3 代价函数的直观理解I2.4 代价函数的直观理解II2.5 梯度下降2.6 梯度下降的直观理解2.7 梯度下降的线性回归3、线性代数回顾3.1 矩阵和向量3.2 加法和标量乘法3.3 矩阵向量乘法3.4 矩阵乘法3.5 矩阵乘法的性质附c++实现的模拟退火和爬山算法模拟退火算法：POJ2420 星星还是树P4044 [AHOI2014/
Machine Learning Specialization 学习笔记（1）
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qq_41136689的博客
09-09 1400
博客仅记录个人学习进度和一些查缺补漏。学习内容：BV1Bq421A74G。
Mathematics for Machine Learning 学习笔记
chrww的博客
11-08 1741
学习Coursera上Mathematics for Machine Learning Specialization后所做的笔记与整理 文章目录第一部分 Linear Algebra 线性代数1. Vector operations 矢量运算1.1 dot or inner product 点积/数量积/内积1.2 scalar and vector projection 投影2. basis 基3. Matrices 矩阵矩阵与向量相乘4. change of basis 基变换/坐标变换5. Gram-
coursera课程 machine learning 笔记 （一）
qq907177955的博客
06-07 989
课程讲师：Andrew Ng 吴恩达（斯坦福教授，百度首席科学家） 课程地址：https://www.coursera.org/learn/machine-learning/lecture/1VkCb/supervised-learning （注：括号里基本上是我自己的理解，如有错误请指出，勿喷，少男身少女心，谢谢。） 首先对简单说说我对人工智能的认识：本质是学习然后预测，人工智能总的来说就...
吴恩达coursera machine learning 学习笔记
qq_45388139的博客
09-12 1891
机器学习 1.1 什么是机器学习 Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed. (Arthur Samuel) A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its perform
Machine Learning读书笔记
from_jiarenyf
10-10 979
Machine Learning读书笔记
Coursera Machine Learning 学习笔记（三）
James Zhang's Blog
02-28 1741
Coursera Machine Learning 学习笔记（三）
Machine Learning-A Probabilistic Perspective笔记——第一章 INTRODUCTION
qq_34134404的博客
01-02 1764
Machine Learning-A Probabilistic Perspective笔记 MLAPP是统计机器学习领域内一本经典著作。就兴起先后顺序来说，统计机器学习较如今大火的深度学习神经网络更久远，不同于神经网络作为一个端到端的系统，将输入到输出过程看做一个黑匣子，统计机器学习更多地从概率论和数理统计角度诠释数据，可解释性更强。 2012版本分享链接（仅用于学术交流用途）： 链接: ...
斯坦福大学吴恩达教授Machine Learning课程笔记
fencecat的博客
01-16 1018
01什么是机器学习？ Machine Learning(机器学习)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。在过去的十年中，机器学习帮助我们自动驾驶汽车，有效的语音识别，有效的网络搜索，并极大地提高了人类基因组的认识。机器学习是当今非常普遍，你可能会使用这一天几十倍而不自知。 回溯到50年代Samuel的定义：在进行特定编程
hands on machine learning 笔记
Cat2502的博客
01-15 521
好困。。。
Machine Learning笔记（吴恩达）
05-30
#### 三、强人工智能与弱人工智能 ##### 3.1 AGI与ANI - **强人工智能(AGI)**：具有广泛智能能力的人工智能系统，能够执行人类所能做的任何智力工作。 - **弱人工智能(ANI)**：专注于特定任务的人工智能系统，例如...
斯坦福的stanford machine learning笔记
02-25
2018年更新的最新收集：斯坦福的stanford machine learning笔记。包括Lecture Notes、Section Notes、Supplemental Notes。对深度学习有很大帮助
《Mathematics for Machine Learning》读书笔记（一）1
08-08
《Mathematics for Machine Learning》是机器学习领域的重要参考书籍，其深入浅出地介绍了数学基础知识在机器学习中的应用。本书的读书笔记主要涵盖了线性代数和解析几何两部分，这两部分是理解许多机器学习算法基础...
Jim Liang Get started with machine learning 学习笔记 上（1-310页）
05-06
Jim Liang的学习笔记为我们提供了一个对机器学习基础知识和一些常见算法的全面介绍。根据提供的文件内容，我们可以提炼出以下机器学习相关知识点： 首先，笔记的开篇部分提到了机器学习的一些基础概念。在机器学习...
李宏毅 machine learning 笔记1 introduction
01-20
What is machine learning machine learning ≈ looking for a function from data Framework Training step 1 Model (Define a set of function) step 2 Goodness of function step 2 Pick the best function ...
Machine Learning笔记——回归模型（一）
After__today的博客
08-05 2626
目录 一、了解数据 二、探索性数据分析，了解变量分布与变量之间的关系 三、采用梯度下降法来求解回归系数 四、传入实际数据查看预测结果 使用梯度下降法实现简单的线性回归 一、了解数据 数据集：波士顿房价数据 预测变量与目标变量含义： CRIM：每个城镇人均犯罪率 ZN：超过25000平方尺用地划为居住用地的百分比 INDUS：非零售商用地百分比 CHAS：是否被河道包围 ...
Machine Learning笔记（一）
After__today的博客
07-28 885
对，就是吴恩达老师的machine learning的公开课，在我大b站有中文简体字幕版而且不会像在coursera上那么卡。 课程链接：https://www.bilibili.com/video/av9912938/ 区分监督学习和无监督学习： 一、监督学习：教计算机如何去完成任务（告诉计算机这个该怎么做，那个该怎么做的基础上让计算机学会这些操作，或者说给计算机具有特征的数据让它学习，然...
Machine Learning笔记——回归模型（二）
After__today的博客
08-11 683
利用scikit-learn做线性回归 沿用上次房价数据中的RM(房间数)和MEDV(房价)，使用scikit-learn库中的LinearRegression()来做线性回归。 import os import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.linear_model ...
Machine Learning笔记（二）
After__today的博客
07-29 613
线性回归以及使用梯度下降算法最小化代价函数 监督学习： 训练集——>学习算法——>得到一个函数h。自变量x——>函数h——>输出因变量y的值，h是x到y的函数映射 分类问题是预测离散的输出值，0/1离散输出问题 而回归一词指的是我们根据之前的数据预测出一个准确的输出值，线性回归中我们要解决的是一个最小化问题，我们要做的事是尽量减少假设的输出值与真实值之间差的平方(h...
mathematica for machine learning笔记
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Mathematica for Machine Learning（机器学习的Mathematica）是一份关于使用Mathematica进行机器学习的笔记。Mathematica是一种功能强大的数学软件包，在处理和分析数据方面非常有用。使用Mathematica，我们可以使用...
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