Fassen Sie die Matrixoperationen zusammen, die zum Verständnis des maschinellen Lernens verwendet werden. Ich werde es von Zeit zu Zeit aktualisieren.
Nehmen Sie die Summe für jedes Element. In Python kann es mit dem Operator + berechnet werden.
\begin{pmatrix}
1 & 2 \\
3 & 4
\end{pmatrix}
+
\begin{pmatrix}
5 & 6 \\
7 & 8
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
6 & 8 \\
10 & 12
\end{pmatrix}
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
print(a+b)
[[ 6 8]
[10 12]]
Nehmen Sie den Unterschied für jedes Element. In Python kann es mit dem Operator - berechnet werden.
\begin{pmatrix}
1 & 2 \\
3 & 4
\end{pmatrix}
-
\begin{pmatrix}
5 & 6 \\
7 & 8
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
-4 & -4 \\
-4 & -4
\end{pmatrix}
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
print(a-b)
[[-4 -4]
[-4 -4]]
Nehmen Sie das Produkt für jedes Element. In Python kann es mit dem Operator * berechnet werden.
\begin{pmatrix}
1 & 2 \\
3 & 4
\end{pmatrix}
\odot
\begin{pmatrix}
5 & 6 \\
7 & 8
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
5 & 12 \\
21 & 32
\end{pmatrix}
import numpy as np
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])
print(A*B)
[[ 5 12]
[21 32]]
Nehmen Sie die Summe der Multiplikation jedes Elements der entsprechenden Zeile und Spalte. In Python kann es mit der Punktfunktion berechnet werden. Die Punktfunktion ist jedoch eine ** Funktion, die das innere Produkt ** berechnet. Wenn eine Matrix als Argument genommen wird, wird ** das Produkt der Matrizen ** als Ergebnis erhalten.
\begin{pmatrix}
1 & 2 \\
3 & 4
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
5 & 6 \\
7 & 8
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
19 & 22 \\
43 & 50
\end{pmatrix}
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
print(np.dot(a, b))
[[19 22]
[43 50]]
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