所谓矩阵是指,一个n行n列的多个值:
如[
[1,1,1,1],
[2,2,2,2]
]就是一个 2 * 4列的一个矩阵.
所谓向量,即为一个n * 1列的矩阵:
如[
2
3
4
]
所谓矩阵向量乘法,即将矩阵中每一行的元素值与向量中的相同行号相乘后的和的值. 如下,假设我们的预测函数是h𝝷(x) = -40 + 0.25 x,我们有一组house sizes,此时我们需要得到h𝝷(x) 的值,使用矩阵向量的运算过程如下:
矩阵与矩阵之间的乘法.
假设我们有多个预测函数,那么我们根据矩阵之间的乘法运算,就可以得到多个预测函数的预测值.
A**-1是A的逆矩阵, A A**-1得到I这个单位矩阵,对角线为1. 不存在逆矩阵的矩阵(比如为0的矩阵)又称之为奇导矩阵,又称之为退化矩阵.
转置矩阵. Bij = Aji, 即行列交换.
当我们的样本数据拥有多个特征时.
所以这个时候多特征的预测函数就变成了h𝝷(x) = Transpose𝝷与X的内积,即两个向量的积. 此时,就称之为多元线型回归.
文章转载自那美那美，如果涉嫌侵权，请发送邮件至：contact@modb.pro进行举报，并提供相关证据，一经查实，墨天轮将立刻删除相关内容。
