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应用数学与机器学习基础
本课程主要介绍理解深度学习所需的基本数学概念。课程主要介绍了线性代数的矩阵和向量运算,以及概率相关数学知识。并使用Python语言的NumPy库实现相关的数学运……
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专栏文章
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有时我们需要衡量一个向量的大小。在机器学习中,经常使用一个称为范数的函数来衡量向量大小,该函数将向量映射到一个非负值。我们知道向量的长度也记为向量的模长,向量的模长等于向量自身点积的二次方根。假设有下...
1137字,阅读需时4分钟
2020/3/19  发布
设V是R^n的一个非空子集,例如R^2二维空间的非空子集。若V中的任意有限个向量的线性组合依然属于V,则称V是R^n的一个线性子空间,简称子空间。如果V是R^n的子空间,则V需要满足下面的条件:(1)...
550字,阅读需时2分钟
2020/3/14  发布
如果有两个向量v1和v2: 那么,向量v1和v2张成的空间是什么呢?v1和v2的线性组合是:从上面向量v1和v...
889字,阅读需时3分钟
2020/3/7  发布
假设有非空向量集合V,V中有两个二维向量v1和v2:v1和v2的线性组合在二维坐标系中可以充满整个坐标空间。例如v1和v2可以线性组合为向量:要使v1和v2线性组合为向量v3,只要求出标量t1和t2就...
733字,阅读需时3分钟
2020/3/3  发布
前面的课程介绍了向量的线性运算,向量的线性运算包括向量的加法和向量的数乘。 假设有非空向量集合V,V中所有向量的维数相同,集合中的向量通过线性运算组合出新的向...
738字,阅读需时3分钟
2020/2/27  发布
向量的点积是两个向量间每个对应分量乘积的和,向量点积的结果是一个标量。向量的点积记为:a ● b,其中a和b是任意n维向量。假设有下面两个向量a和b,求a ● b。 ...
866字,阅读需时3分钟
2019/8/18  发布
在前面一节课,我们认识了向量。这节课我们来讨论向量的加法及数乘运算。假设有下面两个向量a和b,求a+b。向量a有a1、a2、……、an个分量,向量b有b1、b2、……、bn个分量,向量a和向量b相加的...
698字,阅读需时3分钟
2019/8/16  发布
在前面的课程中,我们已经说过,n X 1的矩阵也称为列向量,1 X m的矩阵也称为行向量。行向量经过转置运算可以变换为列向量。因此,本课主要讨论列向量。下图是一个列向量: ...
1925字,阅读需时7分钟
2019/7/31  发布
在我们学过的数字中,1是一个比较特别的数字,用数字1乘以任何数还是这个数。例如:1 X 0 = 01 X 1 = 1……1 X n = n那么,在矩阵运算中有没有类似于数字1的矩阵呢,任何n阶矩阵与该...
1687字,阅读需时6分钟
2019/7/14  发布
矩阵的转置也比较容易理解,就是把矩阵的行列互换,行变成列,列变成行。我们先来看一个矩阵转置的例子。下面的A矩阵是3 X 2的矩阵: ...
1391字,阅读需时5分钟
2019/7/12  发布
在前面的一节课中,我们已经掌握了标量与矩阵相乘的方法。如果是两个矩阵相乘,该如何处理呢?在讲矩阵相乘之前,我们先看一个生活中的例子。假如猪肉、牛肉、鸡蛋的价格在一周内不发生变化,记录近三周内的价格。为...
2397字,阅读需时8分钟
2019/7/11  发布
有下面两个矩阵A和B,试求A+B和A-B ...
1702字,阅读需时6分钟
2019/7/9  发布
在讲矩阵之前,我们先来玩一个填数游戏。这个填数游戏我们以前都玩过,它是一个九宫格。要求在九宫格的空格里填数,使横行、竖行、斜行上的三个数的和等于18。 ...
978字,阅读需时4分钟
2019/7/8  发布
矩阵运算是机器学习经常用到的运算,NumPy可以很容易完成矩阵的各类运算。矩阵在NumPy中用二维数组表示,第一维数组称为行,第二维数组称为列,假设第一维数组有m个元素,第二维数组有n个元素,则该二维...
1975字,阅读需时7分钟
2019/6/14  发布
NumPy的主要操作对象是同类型的多维数组,数组中的所有元素类型都是相同的,数组对象名是ndarray,别名是array。一、创建数组可以有多种方式创建NumPy数组:(1)使用NumPy的array...
3735字,阅读需时13分钟
2019/6/9  发布
机器学习用到的数学运算离不开数学运算库。数学运算库可以让我们摆脱诸如向量运算、矩阵运算、基本统计运算等复杂的数学运算,无需为这些复杂的数学运算编写运算代码,而是把精力用到科学研究上。NumPy是Pyt...
883字,阅读需时3分钟
2019/6/6  发布
郎宏林
授课老师
授课老师简介
项目经理,系统分析和架构师,从事多年中文信息处理技术。熟悉项目管理、擅长项目需求分析和设计、精通Java、C#、Python等编程语言。
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