本周任务： 请确保熟悉并理解机器学习数学部分常用相关概念: 1.高等数学 1）函数 2）极限 3）导数 4）极值和最值 5）泰勒级数 6）梯度 7）梯度下降 2.线性代数 1）基本概念 2）行列式 3）矩阵 4）最小二乘法 5）向量的线性相关性 3.概率论 1）事件 2）排列组合 3）概率 4）贝叶 ...
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2020-04-12 00:14:12
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线性代数的本质，源视频 https://www.bilibili.com/video/BV1ys411472E [TOC] 行列式 我们已经知道了矩阵的线性变换的意义，我们这节来学习行列式。 我们现在想象一些线性变换，有一些将空间向外拉伸，有些将空间向内挤压。 我们需要测量一个区域被拉伸或者被挤压的 ...
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2020-04-08 19:12:24
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Fibonnacii序列求解通项的线性代数方法 ? Fibonacci的递归通项 $$ F_n = F_{n 1} + F_{n 2} $$ ? 递归的通项的矩阵形式 $$ \left( \begin{matrix} F_{n+2} \\ F_{n+1} \end{matrix} \right) = ...
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2020-04-03 12:30:50
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3月份主要学习的几本书：高等数学（高数上delay了） + 线性代数（由ESL+数理统计学讲义替换）、深度学习理论+深度学习私房菜、java编程技巧 + leetcode（平均一天2个，做到80） 数据结构与算法分析java版（这本书翻译的太烂了，对照英文版的看吧） Web开发包括两个大的内容块，一 ...
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2020-04-01 19:25:34
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因为深度学习会应用到我们大学时候学习的数学知识 线性代数。（矩阵当年想起来还是挺有意思的，有考研的经历都有感觉） 而在计算机里面如何展示矩阵的计算和应用，就需要运用到 ,是Python的一个外部库。 开始学习一下如何应用 进行数组和矩阵的运算。 [TOC] 1.生成一维数组和计算 演示效果如下: 2 ...
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2020-04-01 16:17:17
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在所有后量子密码体制中，格是研究最活跃和最灵活的。它们具有很强的安全性，能够进行密钥交换、数字签名，以及构造出像全同态加密这样复杂的算法。尽管格密码体制的优化和安全性都需要非常复杂的数学证明，但基本思想只需要基本的线性代数。假设你有一个如下线性方程组： 求解x是一个经典的线性代数问题，可以用高斯消元 ...
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2020-03-30 20:06:02
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1 信号流图及其术语 信号流图起源于梅逊利用图示法来描述一个和一组线性代数方程，是由节点和支路组成的一种信号传递网络。 节点 表示变量和信号，其值等于所有进入该节点的信号之和。节点用小圆圈表示。 支路 连接两个节点的定向线段，用支路增益（传递函数）表示方程式中两个变量的因果关系。 信号在支路上沿箭头 ...
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2020-03-24 18:45:12
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[toc] 一、线性代数 万事万物都可以被抽象成某些特征的组合，线性代数的本质是将具体事物抽象为数学对象，描述其静态和动态的特征。 常见概念 标量（scalar） 一个标量 a 可以是整数、实数或复数 向量（vector） 多个标量 a1,a2,?,an 按一定顺序组成一个序列。通常用一维数组表示， ...
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2020-03-24 13:22:25
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恢复内容开始 向量定义： 一组有序的数字 空间中的点 行向量 列向量 向量加法 数量乘法 向量的模 ...
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2020-03-21 12:59:10
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正交: 正交是线性代数的概念，是垂直这一直观概念的推广。作为一个形容词，只有在一个确定的内积空间中才有意义。若内积空间中两向量的内积为0，则称它们是正交的。如果能够定义向量间的夹角，则正交可以直观的理解为垂直。物理中：运动的独立性，也可以用正交来解释。 对于一般的希尔伯特空间， 也有内积的概念， 所 ...
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2020-03-18 11:29:06
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