机器学习常用「线性代数」知识速查手册

作者/分享人:李烨
向 Ta 提问
现就职于微软(Microsoft),曾在易安信(EMC)和太阳微系统(Sun Microsystems)任软件工程师。先后参与聊天机器人、大数据分析平台等项目的开发。微信公众号:yuesiyuedu

AI 涉及到的数学特别多。

很多数学问题,之所以让人头大,其实并不是真的有多难,而是符号系统比较复杂,运算繁复,或者运算所表达的物理意义多样。

很多时候造成困扰是因为想不起来这里用到什么定理、哪个公式,或者这样操作表达的含义是什么了。

如果把常用的细小知识点都记录下来,按主题整理在一起,做成速查手册(小字典)。需要用的时候迅速查找一下对应点。效果往往意想不到地好,能让我们的学习“机器学习”之路顺畅不少。

本文就是机器学习最常用的部分「线性代数」知识的整理。

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鸣宇淳
沙发
姆爷: 罗振宇的跨年演讲确实没错,知识收费,消费升级,为知识付费很值得
谢工
免费分享,太给力了
熊猫大侠
线性空间的向量是个代数对象。。。赋予度量才会有几何
强子 Kingner
占个座
许守君
机器学习用的线代要只有这点就好了...
李烨: 本chat是另一个chat(链接见下方)的附属材料,关于本chat中列举知识点是否一般AI工程师所需线代知识全集的问题,在实录中专门有回答。您如果认为此次chat列举不全,大可发表自己的chat,不过话说回来,即使是大学数学系的线性代数课本,难道就包括所有AI 所需线代知识了吗?http://gitbook.cn/m/mazi/activity/59ce145256ea6001a9f10f10
jack
总结的很精练
行者(Batuwaa)
简洁明了 抛砖引玉
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