【外文原版书阅读】《机器学习前置知识》1.线性代数的重要性,初识向量以及向量加法

目录

​编辑

​编辑

[1.Chapter 2 Why Linear Algebra?](#1.Chapter 2 Why Linear Algebra?)

[2.Chapter 3 What Is a Vector?](#2.Chapter 3 What Is a Vector?)


个人主页:Icomi

大家好,我是Icomi,本专栏是我阅读外文原版书《Before Machine Learning》对于文章中我认为能够增进线性代数与机器学习之间的理解的内容的一个输出,希望能够帮助到各位更加深刻的理解线性代数与机器学习。若各位对本系列内容感兴趣,可以给我点个关注跟进内容,我将持续更新。

本专栏与我的《PyTorch入门》结合将理解更深刻。

专栏地址:PyTorch入门

1.Chapter 2 Why Linear Algebra?

There are a lot of us pressing buttons. Still, only a few of us are building them. If you want to succeed as a data scientist, it would be better to take a button-builder path. What this means is that you will have to learn mathematics.

我们很多人都只会按按钮,却只有少数人在制造按钮。如果你想成为一名成功的数据科学家,最好选择成为 "造按钮的人"。这意味着你必须学习数学。

Linear algebra is essential to forming a complete understanding of machine learning. The applications are countless, and the tech-niques from this discipline belong to a shared collection of algorithms widely used in artificial intelligence. Its properties and methods allow for faster computation of complex systems and the extraction of hidden relationships in sets of data.

线性代数对于全面理解机器学习至关重要。它的应用数不胜数,该学科的技术属于人工智能领域广泛使用的算法集合。线性代数的特性和方法能够更快地计算复杂系统,并提取数据集中隐藏的关系。

2.Chapter 3 What Is a Vector?

(1)

You can think of a vector in simple terms as a list of numbers where the position of each item in this structure matters. In machine learning, this will often be the case. For example, if you are analysing the height and weight of a class of students, in this domain, a twodimensional vector will represent each student:

简单来说,你可以把向量看作是一个数字列表,其中每个元素在这个结构中的位置都很重要。在机器学习中,通常就是这种情况。例如,如果你要分析一个班级学生的身高和体重,在这个领域,一个二维向量可以代表每个学生:

这里V1代表一名学生的身高,V2代表同一名学生的体重。通常情况下,如果你要为另一名学生定义另一个向量,各量值的位置应该保持一致。所以第一个元素是身高,第二个是体重。这种看待向量的方式常被称为 "计算机科学定义"。我不确定这种说法是否准确,但它确实是一种运用向量的方式。另一种与线性代数联系更紧密的对这些元素的解释是,把向量看作是一个箭头,其方向由坐标决定。它的起点位于原点,也就是像、平面这样的坐标系中的(0,0)点。括号里的数字就是向量的坐标,用于表明箭头的落点:

(2)向量加法:

We can explore a visualization to understand these so-called translations better and solidify this concept of vector addition:One can utilize vector addition in many real-life scenarios. For example, my cousin has a kid with these long arms who can throw a golf ball at 60 km/h:One day we were driving a car north at 60 km/h. From the back seat, he threw this golf ball through the window directly to the east. If we want to comprehend the direction and velocity of the ball relative to the ground, we can use vector addition. From vector

我们可以通过可视化的方式来更好地理解这些所谓的平移,并强化向量加法这一概念:向量加法在许多现实场景中都能派上用场。例如,我表哥家孩子胳膊很长,能以每小时 60 公里的速度扔出高尔夫球。有一天,我们以每小时 60 公里的速度向北驾车行驶。他从后座将这个高尔夫球直接朝车窗外向东扔出。如果我们想了解球相对于地面的方向和速度,我们可以使用向量加法。从向量...... (这里 "From vector" 之后原文似乎不完整 )通过向量加法,我们可以知道球会向东北方向运动。如果你想计算球的速度,可以使用勾股定理,即 。这是一个简单的例子,并且忽略了风的阻力。

相关推荐
元岳数字人小元4 分钟前
AI 数字人开发公司浅谈 虚拟数字人打造景区新服务
人工智能·人机交互·交互
哦哦~9218 分钟前
AI赋能生物医学:从临床数据到药物分子性质预测实战培
人工智能·生物医学·药物分子
GIS数据转换器10 分钟前
城市排水生命线安全运行监测平台深度解析
java·运维·人工智能·python·安全·数据挖掘·无人机
虫无涯13 分钟前
本地离线大模型实战:Ollama + Llama 3.1 8B 全流程部署(适配VSCode Continue代码助手)
人工智能
Rocky Ding*29 分钟前
Latent Consistency Models:一篇读懂扩散模型的少步生成核心基础知识
人工智能·深度学习·机器学习·ai作画·stable diffusion·aigc·ai-native
大山佬30 分钟前
AI 边缘部署:MCU 上的轻量级目标检测,从 YOLO 到 TFLite Micro 的全链路优化
人工智能
数睿数据无代码开发31 分钟前
深度解析smardaten数据大屏:六大核心功能重塑可视化开发
人工智能·信息可视化
陈猪的杰咪32 分钟前
GitHub Copilot 2026计费新规:AI Credits消耗解析与节省策略
人工智能·ai·架构·github·copilot
学术头条40 分钟前
清华团队开源SCAIL-2:角色动画告别骨骼依赖,端到端还原视频中动作细节
人工智能·科技·机器学习·ai·开源·音视频·agi
لا معنى له40 分钟前
世界模型的功能分类法——Renderers, Simulators, Planners, and the Loop That Connects Them
人工智能