機械学習（2）の数学的基礎 - 線形代数

線形代数

行列演算：

1. 追加：追加パラ
2. 乗算：乗じた各
3. 行列の乗算
4. 唯一の正方逆行列

行列ガイド

${\ FRAC {\部分アックス} {\部分X} = A ^ T}$
シーク誘導体が後の係数行列を転置されています

ヤコビ行列とヘッセ行列

ルールを書きます：

1. ヤコビ行列:(偏微分行列）
   行動：各機能 $f_i$変更
   各変数：として $X - jが$変更
2. 二階偏微分行列のヘッセ行列:(）
   行動：各偏微分関数の最初の変化要因 $X_I$
   各偏微分関数のための第2の変化率 $X - jが$

ベクトル

操作：乗算、加算、減算、内積
投影
相関
空間次元とグループ

主なアプリケーション

PCA、SVD理論