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深度学习(deeplearing)(5月完成)共三部分 第一部分应用数学与机器学习(5.1-5.10)线性代数

时间:2017-05-01 23:38:26      阅读:400      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:机器学习   应用   矩阵相乘   奇异值分解   学习   开始   参数   第一章   nbsp   

第一章:线性代数:

  学习一个新东西,首先要从概念开始,抓住其核心点

  机器学习相关问题中,数据集多是以矩阵的形式存在,而模型的参数如W也是以矩阵或向量的形式存在,所以一个模型从数学的角度来说,就是矩阵间的运算,而运算中矩阵相乘的运算又是最常用的运算。本章后半部分讲解了在机器学习中会用到的一些矩阵运算的概念,如范数、行列式、

特征分解、奇异值分解等

  一、基本单元:标量、向量、矩阵、张量

  二、

 

深度学习(deeplearing)(5月完成)共三部分 第一部分应用数学与机器学习(5.1-5.10)线性代数

标签:机器学习   应用   矩阵相乘   奇异值分解   学习   开始   参数   第一章   nbsp   

原文地址:http://www.cnblogs.com/lxw003/p/6793444.html

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