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《AI算法工程师手册》读书笔记(1)
内容导读
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内容图文
![《AI算法工程师手册》读书笔记(1)](/upload/InfoBanner/zyjiaocheng/789/b97de667db53474da37e4d2d9d347969.jpg)
1.线性代数复习
向量:
矩阵:
迹:n×n矩阵A的主对角线(从左上方至右下方的对角线)上各个元素的总和被称为矩阵A的迹。A与A’的迹相同
谱:矩阵A的谱半径等于矩阵A的特征值的模的最大值;若特征值为复数,则谱半径为实部与虚部的平方和的开方。
范数||x||:正定性(||x||>=0且||x||=0<=>x=0)
齐次性:||kx||=|k|*||x|| k属于C或R
三角不等式:||x+y||<=||x||+||y||
向量1-范数:分量绝对值的和
2-范数:模(分量绝对值平方和再开方)
无穷范数:最大分量绝对值
矩阵范数多了一个相容性:||AB||(实数)<=||A||*||B||
矩阵1-诱导范数(列和范数):绝对值最大的列
2-诱导范数(欧几里德范数,谱范数):最大特征值的平方根(也是最大奇异值)
无穷诱导范数(行和范数):绝对值最大的行
Frobenius范数(也叫Euclid范数)非诱导范数:等于AA’(转置)的迹的平方根也等于A所有元素平方和的平方根
线性相关:指存在一组不全为零的实数使得
线性无关:当这组实数全为零才满足上述式子
一个向量空间所包含的最大线性无关向量的数目,称作该向量空间的维数。
两个向量的并矢:给定两个向量x y,并矢为:
内容总结
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