一、矩阵求导 一般来讲，我们约定x=(x1,x2,...xN)T,这是分母布局。常见的矩阵求导方式有：向量对向量求导，标量对向量求导，向量对标量求导。 1、向量对向量求导 注释： Numerator layout : 分子布局 Denominator layout : 分母布局 《多元统计分析》课堂 ...
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2020-11-07 16:30:37
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正规矩阵 矩阵的迹以及行列式 伴随矩阵 矩阵的逆 对角矩阵 矩阵求导 ...
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2020-05-31 00:52:47
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from https://zhuanlan.zhihu.com/p/24709748 极大似然 https://blog.csdn.net/zengxiantao1994/article/details/72787849 https://zhuanlan.zhihu.com/p/26614750 矩 ...
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2020-02-11 21:58:23
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另外一种线性回归，它是利用矩阵求导的方式来实现梯度下降算法一样的效果。1. 矩阵的求导首先定义表示m×n的矩阵，那么对该矩阵进行求导可以用下式表示，可以看出求导后的矩阵仍然为m×n这里要用到矩阵迹的特性，trace. 对于一个n阶的方阵（n×n）,它的迹(tr)为对角线元素之和：1. 对于一个实数，... ...
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2019-11-29 15:44:48
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再谈最小平方问题 有了矩阵求导工具后，我们可以寻找最小化损失函数的参数值的闭式解（closed form solution）。首先我们先把这个损失函数表达成向量的形式。 把每个训练样本放在矩阵一行，可以得到一个$m \times n$ 设计矩阵$X$ （design matrix） ，即 $$ X= ...
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2019-09-23 15:24:17
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矩阵求导 在看多元线性回归的闭式解的时候遇到矩阵求导问题，总体来讲矩阵求导与函数求导有极大的相似性，查看wiki后记录下矩阵求导的一些性质，方面日后查看。 用到比较多的公式如下(分母布局)： $$ \frac{\partial \boldsymbol A\boldsymbol x}{\partial ...
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2019-07-23 23:53:53
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深度学习我认为最核心的被部分，是求导，更新的这个过程！ 这里涉及的矩阵求导，我觉得很复杂，看了很多的方法，记忆法则，真的是越看越不懂！ 清华那本书，也是太庞大了。 学习大佬这个矩阵求导术方法，矩阵求导，算法推理，真的是迎刃而解！非常的nice。 感谢大佬。 这里贴上图片，以防各种原因，丢失 原文知乎 ...
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2019-01-26 14:00:33
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? 前置知识 矩阵、求导 知识地图 学习一个新事物之前，先问两个问题，我在哪里？我要去哪里？这两个问题可以避免我们迷失在知识的海洋里，所以在开始之前先看看地图。 此前我们已经为了解线性回归做了一点准备工作，现在开始正式进入主题， ...
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2019-01-17 00:33:39
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"矩阵求导相关资料" <! more 因为我们所求的都是梯度, 所以, 本文采用的求导方法为 分母布局 首先, 要求的拟合函数为 $$ \begin{align } y = X W + b \end{align } $$ 其中 $$ \begin{align } \mathbf{X}=\begin{ ...
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2019-01-01 12:30:37
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