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基于Spark的机器学习资料26、机器学习基本线性代数介绍-2页.pdf

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机器学****线性代数介绍
掌握线性代数对于理解机器学****算法是很有必要的，这里只是回顾一下我们之前上学学****的
一些基础知识，以便于大家理解机器学****的算法。
1、标量
一个标量就是一个单独的数。
2、向量
一个向量就是一列数。例如
x=[x1,x2,x3,x4 xn]⋯⋯
3、矩阵
就是个二维数组。
A=[x11 x12]
[ x21 x22]
4、矩阵加法和标量乘法
矩阵加法：要求行列数要相等，然后每个元素对应相加。
标量乘法：每个元素都要乘
5、矩阵的向量乘法
就是矩阵和向量相乘。要求：矩阵的列数要与向量的行数相等
6、矩阵乘法
实际就是乘加运算，对应行和对应列的对应元素相乘后相加 (如下图所示 )。注意：矩阵
乘法中，前一个矩阵的列数要与后一个矩阵的行数相等。
7、矩阵的转置
定义矩阵 A 的转置：有这样一个矩阵 B，满足 B=a(j,i)，即 b(j,i)=a(i,j)(B 的第 i 行第 j 个元
素是 A 的第 j 行第 i 个元素 )，记作

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