machine learning (3)---Linear Algebra Review
2015-05-20 14:31
423 查看
Matrix Vector Multiplication
左边的矩阵向量相乘法比右边的更简洁而且计算高效
Matrix Matrix Multiplication
可以同时计算12个结果(4个房子面积与3个不同的预测函数),更简洁与高效(利用计算机的并行计算等)
左边的矩阵向量相乘法比右边的更简洁而且计算高效
Matrix Matrix Multiplication
可以同时计算12个结果(4个房子面积与3个不同的预测函数),更简洁与高效(利用计算机的并行计算等)
相关文章推荐
- Machine Learning - III. Linear Algebra Review线性代数 (Week 1, Optional)
- Machine Learning 1 Linear Algebra Review quiz
- Machine Learning - III. Linear Algebra Review线性代数 (Week 1, Optional)
- Machine Learning 1 Linear Algebra Review quiz
- Linear Algebra Review
- Linear Algebra Review ---Vectors and Linear Combinations
- 斯坦福大学ML(3)——线性代数回顾(Linear Algebra Review)
- 斯坦福大学机器学习第三课“线性代数回顾(Linear Algebra Review)”
- 机器学习III. Linear Algebra Review (Week 1, Optional) 线性代数复习
- #“Machine Learning”(Andrew Ng)#Week 1_3:Linear Algebra Review
- Linear Algebra Lecture 1
- MIT linear algebra 18.06 第十四课笔记
- Matrix and linear algebra in F#, Part V: Sparse matrix implementation in PowerPack, and PInvoke a large scale SVD library as an application[z]
- 【线性代数公开课MIT Linear Algebra】 第一课 矩阵的行图像与列图像
- 【线性代数公开课MIT Linear Algebra】 实际应用——python中的线性代数(1)
- 【线性代数公开课MIT Linear Algebra】 第二十一课 特征值与特征向量
- 【线性代数公开课MIT Linear Algebra】 第二十四课 特征值与特征向量的应用——马尔科夫矩阵、傅里叶级数
- Linear algebra and decompositions