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摘要： 参考：【351】实数对向量求导公式 参考：【352】矩阵转置性质 参考：机器学习实战教程（十一）：线性回归基础篇之预测鲍鱼年龄 其他方法可参考 回归算法之线性回归。 参考：通过一个例子快速上手矩阵求导 线性回归的损失函数如下：$$E_b = {(X b - y)^T (X b - y)}$$ 将转置 阅读全文

摘要： 参考：矩阵转置 - Wikipedia 对于矩阵 $A$, $B$ 和标量 $c$ 转置有下列性质:$${\displaystyle \left(A^{\mathrm {T} }\right)^{\mathrm {T} }=A\quad }$$转置是自身逆运算。$${\displaystyle (A 阅读全文

摘要： 实数对向量求导公式，得到结果的形式与 分母（自变量） 一致，意思就是，自变量是列向量，结果也是列向量 因变量是否转置对于结果无影响，这一条是我自己总结的。 公式一：将 $x$ 约掉后，剩下一个跟 $x$ 维度一直的就可以了，所以都是 $a$。 公式二：理解成 $x*x=x^2$ 吧，所以就是 $2x 阅读全文

摘要： 参考：机器学习中的线性代数之矩阵求导 参考：Matrix calculus - Wikipedia 矩阵求导（Matrix Derivative）也称作矩阵微分（Matrix Differential），在机器学习、图像处理、最优化等领域的公式推导中经常用到。 布局（Layout）：在矩阵求导中有两 阅读全文

摘要： 阅读全文