机器学习线性代数速查

2018 年 2 月 25 日 机器学习研究会
                                                                                                                                                                                       
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摘要
 

转自:爱可可-爱生活

The Python numerical computation library called NumPy provides many linear algebra functions that may be useful as a machine learning practitioner.

In this tutorial, you will discover the key functions for working with vectors and matrices that you may find useful as a machine learning practitioner.

This is a cheat sheet and all examples are short and assume you are familiar with the operation being performed.


Overview

This tutorial is divided into 7 parts; they are:

  1. Arrays

  2. Vectors

  3. Matrices

  4. Types of Matrices

  5. Matrix Operations

  6. Matrix Factorization

  7. Statistics


链接:

https://machinelearningmastery.com/linear-algebra-cheat-sheet-for-machine-learning/


原文链接:

https://m.weibo.cn/1402400261/4211064806130359

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