【SICP练习】66 练习2.37

本文详细解析了线性代数中的矩阵运算在编程中的实现,包括矩阵与向量的乘法、矩阵转置及矩阵乘积的计算。通过具体的代码示例,展示了如何在程序中进行矩阵操作。


练习2.37

这道题花了我太长的时间了,一开始我就把题目中的m看成了w。然后题中给出的dot-product的两个参数我还以为一个是向量另一个是矩阵。怎么算都算不出来,直到看到“返回求和...”里的w只有一个i而没有j。好了,那么开始按照题目的要求来做题了。

既然发现了自己的错误,那么就知道了dot-product是干嘛的了,它可以用来求一个矩阵中的一列和一个向量的积。因此定义出matrix-*-vector就不难了。

(define (matrix-*-vector m v)

   (map (lambda (col)

             (dot-product col v))

          m))

下面就来用题目中的数据来测试一下。

(matrix-*-vector ‘( (1 2 3 4) (4 5 6 6)(6 7 8 9) ) )

;Value: (30 56 80)

接下来我们来看看transpose,之所以把matrix-*-matrix放在最后是因为其的定义中需要transpose。

(define (transpose mat)

  (accumulate-n cons ‘() mat))

看似这么一行代码,但其功能可强大了。

(transpose ‘((1 2 3 4) (4 5 6 6) (6 7 89)))

;Value: ((1 4 6) (2 5 7) (3 6 8) (4 69))

如果这里accumulate的变化有什么不明白的,可以回过头看看练习2.33的解答中的截图。而accumulate-n只不过是个accumulate的外壳而已,在变换中accumulate-n都将会慢慢变成accumulate。

在线性代数里我们学过,两个矩阵的乘积mn的第一列第一行的值等于m的第一列和n的第一行的点积,mn的第一列第二行的值等于m的第一列和n的第二行的点积……

(define (matrix-*-matrix m n)

   (let ((cols (transpose n)))

      (map (lambda (col-of-m)

                (matrix-*-vector colscol-of-m))

             m)))

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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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