機器學習用到的數學知識，這三篇文章，類似於目錄，帶著大家回顧一下大學中所學過的知識，下面文章中還會詳細的講解，這些知識都不難，無外乎通過已知的定理推導出各種變化形式，這些變化形式對應不同的意義。
大學高數，線代，解析幾何，常微分方程等課程中都學過的東西，雖然考研結束後，這些知識都留在考場了，但是，想要拾起來也是很簡單的～_~，應該慶幸的是，沒用到群論和拓撲分析之類的課程，大學這幾門課**的學的痛苦。
向量的線性組合
svd的幾何意義：
矩陣乘法在計算中的優勢：
機器學習需要的線性代數知識
ax b的最小二乘解為x r 1 qtb，其中qr為因式分解矩陣，解x可用回代法求解rx qt b得到使用多項式進行資料擬合以及逼近連續函式可通過選取逼近函式的一組正交基進行簡化 多項式序列p0 x p1 x 下標就是最高次數，如果i x pj x 0，則成為正交多項式序列，如果i pj 1，則叫規...
機器學習需要的線性代數知識
ax b的最小二乘解為x r 1qtb，其中qr為因式分解矩陣，解x可用回代法求解rx qtb得到 使用多項式進行資料擬合以及逼近連續函式可通過選取逼近函式的一組正交基進行簡化 多項式序列p0 x p1 x 下標就是最高次數，如果i x pj x 0，則成為正交多項式序列，如果i,pj 1，則叫規範...
機器學習（線性代數）筆記
機器學習中的 向量 是指的只有一列的 矩陣 這個矩陣有多少行就稱其為有多少維度 1.某行加上或減去另一行的幾倍，行列式的值不變 2.某行乘k，等於k乘此行列式，例如 3.互換兩行，行列式變號 4.兩行 列 成比例時，行列式的值為0 5.某行 列 為兩項相加減時，行列式可拆成兩個行列式相加減。例如 6...