n 个 m 维的样本,Xm×n=[x1,x2,…,xn],样本均值定义为:
x¯=1n∑i=1nxi
散列矩阵定义为如下的半正定矩阵:
S=∑j=1n(xj−x¯)(xj−x¯)T=∑j=1n(xj−x¯)⊗(xj−x¯)=∑j=1nxjxTj−nx¯x¯T
n 个 m 维的样本,Xm×n=[x1,x2,…,xn],样本均值定义为:
x¯=1n∑i=1nxi
散列矩阵定义为如下的半正定矩阵:
S=∑j=1n(xj−x¯)(xj−x¯)T=∑j=1n(xj−x¯)⊗(xj−x¯)=∑j=1nxjxTj−nx¯x¯T
该文章讲解了在多个样本的情况下,使用矩阵进行反向传播的过程;文章最后基于Numpy在Mnist数据集上实现了MLP。
协方差矩阵和散布矩阵的意义 在机器学习模式识别中,经常需要应用到协方差矩阵
看到这个标题你可能会懵圈,没事,只是名字有点恐怖而已。在英文中,它们被称为 scatter read和 gather write.1. 引例
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