【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 3

Lecture3 Linear Algebra Review 线性代数回顾

3.1 矩阵和向量
3.2 加法和标量乘法
3.3 矩阵向量乘法
3.4 矩阵乘法
3.5 矩阵乘法的性质
3.6 逆、转置

3.1 矩阵和向量　　

　　参考视频: 3 - 1 - Matrices and Vectors (9 min).mkv

3.2 加法和标量乘法

　　参考视频: 3 - 2 - Addition and Scalar Multiplication (7 min).mkv

3.3 矩阵向量乘法

　　参考视频: 3 - 3 - Matrix Vector Multiplication (14 min).mkv

3.4 矩阵乘法

　　参考视频: 3 - 4 - Matrix Matrix Multiplication (11 min).mkv

3.5 矩阵乘法的性质

　　参考视频: 3 - 5 - Matrix Multiplication Properties (9 min).mkv

　　矩阵的乘法有以下规律：

1、不符合交换律 commutative　A × B ≠ B× A　　【但是对于单位矩阵，有AI = IA = A】

　　 2、符合组合律 associative　　 A ×（B× C） =（A × B）× C

3.6 逆、转置

3.6.1 矩阵的逆 Inverse Matrix

　　矩阵的逆 A^-1Inverse Matrix。如矩阵 A 是一个 m× m 矩阵（方阵），如果有逆矩阵A^-1，则：

　　I 称为 单位矩阵 Identity Matrix

　　没有逆矩阵的矩阵称为 奇异矩阵singular matrix 或者 退化矩阵 degenerate matrix。

　　规则：

　　1、只有方阵有逆矩阵。

　　2、零矩阵没有逆矩阵（还有其他一些矩阵没有逆矩阵，可以想成是一些特别接近零矩阵的矩阵）

3.6.2 使用 Octave 计算矩阵的逆

计算矩阵的逆通常使用MATLAB 或者 Octave，打开Octave的bash界面。

　　以下是在Octave里计算逆矩阵的过程：

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 Read https://www.octave.org/bugs.html to learn how to submit bug reports.

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 octave:> A = [ ;  ]　　　　　　　　　　// 输入一个矩阵 A

 A =

 octave:> pinv(A)　　　　　　　　　　　　　　 // 计算其逆矩阵 InverseOfA

 ans =

    0.400000  -0.100000

   -0.050000   0.075000

 octave:> inverseOfA = pinv(A)

 inverseOfA =

    0.400000  -0.100000

   -0.050000   0.075000

 octave:> A * pinv(A)　　　　　　　　　　

 ans =

    1.0000e+00   5.5511e-17　　　　　　　　 // 由于计算精度的问题， 四舍五入导致次对角线元素不是0，而是10的-17方、10的-16方，可以近似于0

   -2.2204e-16   1.0000e+00

 octave:> A * inverseOfA　　　　　　　　　　// 计算 A * InverseOfA

 ans =

    1.0000e+00   5.5511e-17

   -2.2204e-16   1.0000e+00

 octave:> inverseOfA * A　　　　　　　　　　// 计算 InverseOfA * A 

 ans =

    1.00000  -0.00000

    0.00000   1.00000

 octave:>

3.6.3 矩阵的转置

　　矩阵转置 Transpose Matrix ，符号为A^T。

　　定义：设 A 为 m× n 阶矩阵（即 m 行 n 列），第 i 行 j 列的元素是 a(i,j)，即：A = a(i,j)。定义 A 的转置为这样一个 n× m 阶矩阵 B，满足 B=a(j,i)，即 b (i,j)=a (j,i)（B 的第 i 行第 j 列元素是 A 的第 j 行第 i 列元素），记 AT=B。 (有些书记为 A'=B）
直观来看，将 A 的所有元素绕着一条从第 1 行第 1 列元素出发的右下方 45 度的射线作镜面反转，即得到 A 的转置。

矩阵的转置基本性质：

(A ± B) T = AT ± BT
(A × B) T= BT × AT
(AT) T = A
(KA) T = KAT

　　MATLAB 和 Octave 中矩阵转置：直接打一撇， B = A'。

 octave:> B = A'

 B =

术语

up to the numerical precision 由于计算精度的问题

essentially 根本上

ten to the minus seventeen 10的-17次方

round off 四舍五入

optimal matrices 最优矩阵

巴特西

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