机器学习入门——线性代数简单回顾

本节课程回顾了一些简单但常用的线性代数知识

很基础的，我会直接跳过，并对矩阵的一些运算进行编程实现。

3.1 矩阵的加法和标量乘法

矩阵加法：要求行列数要相等，然后，每个元素对应相加。

exp：




矩阵的标量乘法：每个元素都要乘
exp:

3.2 矩阵的向量乘法

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！

exp:



如上例所示，2×3的矩阵乘以3×1的向量，得到2×1的向量。

3.3 矩阵的乘法

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。

矩阵乘法运算过程：





exp:

3.4 矩阵的转置和逆

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

exp:




矩阵的逆 如矩阵A是一个m×m矩阵（即方阵），如果有逆矩阵，则：



矩阵可逆的条件

矩阵A可逆，则A为方阵，且A的行列式值不为0。反过来同样成立！
方阵A的行列式如果为0，则为奇异方阵(singular)。

exp:



显然，矩阵A与矩阵B相乘，结果为I(单位阵)。所以，A是B的逆阵，B也是A的逆阵。

3.5 编程实现矩阵基本运算

程序是使用Python2.7编写，基于tensorflow框架。

#!/usr/bin/env python2
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Jan 17 12:24:29 2017

@author: louishao
"""

import tensorflow as tf

#Matrix addition
mata = tf.constant([[1,2],[3,4],[5,6]])
matb = tf.constant([[5,3],[2,4],[6,7]])
matadd = tf.add(mata,matb)

#Scalar multiplication
cons = tf.constant(3)
mat1 = tf.constant([[1,2],[3,4],[5,6]])
scalmul = tf.mul(cons,mat1)

#Matrix vector multiplication
mat = tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]])
vec = tf.constant([[1],[2],[3]])
matvecmul = tf.matmul(mat,vec)

#Matrix multiplication
m1 = tf.constant([[1,2],[2,3],[3,4]])
m2 = tf.constant([[2,1],[3,5]])
matmul = tf.matmul(m1,m2)

#Matrix transpose
mattt = tf.constant([[1,2],[3,4],[5,6]])
mattrans = tf.transpose(mattt)

#Matrix inverse
matt = tf.constant([[3.0,2.0,0.0],[2.0,1.0,2.0],[2.0,1.0,1.0]],'float32')
matinver = tf.matrix_inverse(matt)

with tf.Session() as sess:
    print "Matrix addition"
    print "the addition is \n%s"%(sess.run(matadd))
    print "---------------------------"
    print "Scalar multiplication"
    print "the scalar multiplication is \n%s"%(sess.run(scalmul))
    print "--------------------------"
    print "Matrix vector multiplication"
    print "the matrix vector multiplication is\n%s"%(sess.run(matvecmul))
    print "--------------------------"
    print "Matrix multiplication"
    print "the matrix multiplication is\n %s"%(sess.run(matmul))
    print "--------------------------"
    print "Matrix transpose"
    print "transpose is\n %s"%(sess.run(mattrans))
    print "-------------------------"
    print "Inverse matrix"
    print "matrix inverse is \n%s"%(sess.run(matinver))

运行结果：

Matrix addition
the addition is 
[[ 6  5]
 [ 5  8]
 [11 13]]
---------------------------
Scalar multiplication
the scalar multiplication is 
[[ 3  6]
 [ 9 12]
 [15 18]]
--------------------------
Matrix vector multiplication
the matrix vector multiplication is
[[14]
 [32]]
--------------------------
Matrix multiplication
the matrix multiplication is
 [[ 8 11]
 [13 17]
 [18 23]]
--------------------------
Matrix transpose
transpose is
 [[1 3 5]
 [2 4 6]]
-------------------------
Inverse matrix
matrix inverse is 
[[-0.99999994 -1.99999988  3.99999976]
 [ 1.99999988  2.99999976 -5.99999952]
 [-0.          1.         -1.        ]]