Умножение матриц.Произведение матриц. Линейная алгебра для машинного обучения/анализа данных
00:00 Проведение матриц
• Обсуждается проведение матриц и их особенности.
• Упоминается, что вторая матрица должна иметь такое же количество строк и столбцов, как и первая.
01:17 Произведение матриц
• Произведение матриц - это операция, которая умножает одну матрицу на другую.
• Упоминается, что произведение матриц обозначается как C = AB.
04:59 Примеры и замечания
• Приводится пример умножения матриц, где первая матрица имеет 2 строки и 3 столбца, а вторая матрица имеет 3 строки и 2 столбца.
• Упоминается, что произведение матриц не всегда равно обратному произведению, и что произведение матриц может быть использовано для формирования результирующей матрицы.
10:36 Результирующая матрица
• Упоминается, что результирующая матрица имеет количество строк и столбцов, равное первой матрице, и количество строк, равное второй матрице.
• Обсуждается, как заполнять результирующую матрицу, начиная с верхней строки и двигаясь вниз.
18:46 Умножение матриц
• Видео начинается с объяснения умножения матриц, где автор объясняет, что результирующая матрица должна иметь одинаковое количество строк и столбцов.
• Затем автор объясняет, как заполнять матрицу, используя правило сенаторова.
• Он также объясняет, что если переставить матрицы местами, то результат умножения будет другим.
27:47 Примеры умножения матриц
• Автор приводит примеры умножения матриц, используя различные матрицы.
• Он также объясняет, как заполнять матрицу, используя "змейку".
• В конце видео автор дает задание на умножение матриц и проверяет, правильно ли оно выполнено.
32:00 Повторение правил умножения матриц
• Автор повторяет правила умножения матриц, включая правило сенаторова.
• Он также обсуждает аксиомы, которые должны выполняться для умножения матриц.
• В конце видео автор обещает следующий урок, где они будут углубляться в векторную алгебру.
🚀 Вступай в сообщество: https://boosty.to/SENATOROV
🍑 Подписывайся на Telegram: https://t.me/RuslanSenatorov
🔥 Начни работать с криптовалютой на Bybit: https://www.bybit.com/invite?ref=MAN2VD
💰 Донат: https://www.donationalerts.com/c/sena...
💰 Стать спонсором :
(USDT TRC20) TPWP9kuqqetDNPeLjAe51F1i2jPxwYYBDu
(USDT BEP20) 0xf3db7ce90a55d1d25b7a6d1ded811fb2a7523f3d
Хотите научиться умножать матрицы и понять, почему это так важно для машинного обучения? В этом видео мы разберем понятие умножения матриц на пальцах, рассмотрим различные примеры и покажем, как применять эти знания на практике. Вы узнаете:
Что такое произведение матриц и как оно отличается от обычного умножения.
Правила умножения матриц и типичные ошибки.
Примеры решения задач с матрицами из линейной алгебры.
Как умножение матриц используется в алгоритмах машинного обучения (нейронные сети, линейная регрессия и др.).
Практические примеры кода на Python (NumPy).
Ключевые моменты:
Определение умножения матриц.
Правила и алгоритмы умножения.
Примеры задач с подробным решением.
Применение в машинном обучении.
Код на Python для наглядности.
Это видео будет полезно:
Студентам, изучающим линейную алгебру и машинное обучение.
Data scientists и аналитикам данных.
Разработчикам, работающим с машинными алгоритмами.
Всем, кто интересуется математическими основами искусственного интеллекта.
Хэштеги:
#матрицы #линейнаяалгебра #машинноеобучение #искусственныйинтеллект #datascience #dataanalysis #алгоритмы #программирование #ученые #студенты #образование #онлайнкурс #математикадлявсех #numpy #python #умножениематриц #произведениематриц #нейронныесети #линейнаярегрессия
SEO-теги:
умножение матриц, произведение матриц, матрицы в машинном обучении, линейная алгебра, Python, NumPy, алгоритмы машинного обучения
математика с нуля,
математика для анализа данных,
математика для дата сайнс,
математика для машинного обучения,
математика для чайников,
математика для начинающих,
математика для программистов,
математика для data science,
репетитор по математике,
преподаватель по математике,
учитель по математике,
учитель математики,
ментор по математике,
тичер по математике,
репетитор по дата сайнс с нуля,
репетитор по высшей математике,
репетитор по математике для взрослых,
математика для заочников
математика для дата аналитика
