Stanford机器学习-Matrices and vectors

最新推荐文章于 2024-01-07 02:09:49 发布
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分类专栏： Stanford Machine Learning 文章标签： 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Forlogen/article/details/54669941
本文概述了线性代数的基础概念，包括矩阵与向量的定义、矩阵的加法与乘法、混合运算及乘法规则示例。特别强调了同型矩阵相加的原则，并介绍了特殊矩阵、矩阵逆和转置的概念。

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

这部分老师讲的是有关线性代数的一些基础知识，由于我本科学习过，基础也挺扎实，所以就不具体写了，想要学习线性代数的有关知识，也可以找相关的书籍整体学习更好，这里把老师的PPT放出来，一边以后回顾。

矩阵的定义

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矩阵与向量的定义

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矩阵的加法

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注意相加的必须是同型矩阵。

矩阵的乘法

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矩阵的混合运算

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乘法的定义规则及例示

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这里要注意这些要点

一些特殊矩阵的定义

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矩阵的逆和转置

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【ChatGPT模型精调训练】AI 大模型精调 Fine-Tuning （微调）训练图文代码实战详解
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文本聚类与NLU技术：从数据到模型的转型
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github_37271956的博客
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前面大概有2年时间，利用业余时间断断续续写了一个机器学习方法系列，和深度学习方法系列，还有一个三十分钟理解系列（一些趣味知识）；新的一年开始了，今年给自己定的学习目标——以补齐基础理论为重点，研究一些基础课题；同时逐步继续写上述三个系列的文章。 最近越来越多的研究工作聚焦研究多层神经网络的原理，本质，我相信深度学习并不是无法掌控的“炼金术”，而是真真实实有理论保证的理论体系； 本篇打算摘录整理
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