机器学习基础数学知识-前端学堂

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高等数学

变量、系数和函数

大家上高中都学过变量的概率，比如未知数[latex]x[/latex]是一个变量，系数比如[latex]2x[/latex]，其中数字2就是变量的系数，函数就是表达两个变量关系的等式。

线性方程式，例如: [latex]y = b + w_1x_1 + w_2x_2[/latex]

如上面的线性方程的例子，这是个二元一次方程，包含两个自变量x，一个因变量y，表达了这三个变量之间的关系。

对数和对数方程式，例如: [latex]y = ln(1+ e^z)[/latex]

如果 [latex]b^y = x[/latex] 那么 [latex]log_b(x) = y[/latex]，是不是很好理解。[latex]log_e(x) = ln(x)[/latex]， ln是一种简写形式。

S 型函数，又叫sigmod函数，在神经网络中作为激活函数。

Sigmoid函数又分为Log-Sigmoid函数和Tan-Sigmoid函数。

Log-Sigmoid函数: [latex]\sigma(z) = \frac{1}{1+e^{-z}}[/latex]，图形如下：

Tan-Sigmoid函数: [latex]\sigma(z) = \frac{2}{1+e^{-2z}} - 1[/latex]

线性代数

张量和张量阶数

现代的数学观点定义：张量是多重线性函数，

输入r个向量，输出1个数，r称作张量的阶数。多重线性是指张量对于每个参数都是线性的,对于单个参数就是：

,其中u,v 是任意向量，c 是任意数。

TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.你可以把一个张量想象成一个n维的数组或列表.一个张量有一个静态类型和动态类型的维数.张量可以在图中的节点之间流通.在TensorFlow系统中，张量的维数来被描述为阶.但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念.张量的阶（有时是关于如顺序或度数或者是n维）是张量维数的一个数量描述.比如，下面的张量（使用Python中list定义的）就是2阶.

t = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

你可以认为一个二阶张量就是我们平常所说的矩阵，一阶张量可以认为是一个向量.对于一个二阶张量你可以用语句t[i, j]来访问其中的任何元素.而对于三阶张量你可以用't[i, j, k]'来访问其中的任何元素.

张量是所有深度学习框架中最核心的组件，因为后续的所有运算和优化算法都是基于张量进行的。几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广，通俗一点理解的话，我们可以将标量视为零阶张量，矢量视为一阶张量，那么矩阵就是二阶张量。

[tb colalign="left"]
阶,数学实例,Python例子
0,纯量 (只有大小), s = 483
1,向量(大小和方向), v = [1.1\, 2.2\, 3.3]
2,矩阵(数据表), m = [[1\, 2\, 3]\, [4\, 5\, 6]\, [7\, 8\, 9]]
3,3阶张量 (数据立体),t = [[[2]\, [4]\, [6]]\, [[8]\, [10]\, [12]]\, [[14]\, [16]\, [18]]]
n,n阶 (自己想想看), ....
[/tb]

举例来说，我们可以将任意一张RGB彩色图片表示成一个三阶张量（三个维度分别是图片的高度、宽度和色彩数据）。如下图所示是一张普通的水果图片，按照RGB三原色表示，其可以拆分为三张红色、绿色和蓝色的灰度图片，如果将这种表示方法用张量的形式写出来，就是图中最下方的那张表格。

图中只显示了前5行、320列的数据，每个方格代表一个像素点，其中的数据[1.0, 1.0, 1.0]即为颜色。假设用[1.0, 0, 0]表示红色，[0, 1.0, 0]表示绿色，[0, 0, 1.0]表示蓝色，那么如图所示，前面5行的数据则全是白色。

将这一定义进行扩展，我们也可以用四阶张量表示一个包含多张图片的数据集，其中的四个维度分别是：图片在数据集中的编号，图片高度、宽度，以及色彩数据。

矩阵乘法

第一个图给出来常用的矩阵乘积因子对数据做转换。第二个图从行向量和列向量理解矩阵乘法。

三角学

Tanh（作为激活函数进行讲解，无需提前掌握相关知识）

Tanh 是双曲正切函数，是三角学中普遍使用的 Tan 圆函数的双曲类比. Tanh[α] 定义为对应的双曲正弦和双曲余弦函数的比值：

其中 e 是自然对数 Log 的底数。常用的激活函数图形如下：

上面的图形不是很清楚，我们可以自己用python绘制一下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math

def sigmod(x):
    return 1.0/(1.0+np.exp(-x))

def tanh(x):
    y = np.tanh(x)
    return y

def relu(x):
    y = x.copy()
    y[y<0]=0
    return y

x = np.arange(-50.0,50.0,0.1)
y_relu = relu(x)
y_sigmod = sigmod(x)
y_tanh = tanh(x)

plt.plot(x,y_relu,c='r',label="Relu",linestyle='--')
plt.plot(x,y_sigmod,c='g',label="Sigmod",linestyle='-.')
plt.plot(x,y_tanh,c='b',label="Tanh")
plt.ylim([-1,4])
plt.xlim([-4,4])
plt.legend(loc=2)
plt.savefig('sig_tan_relu.png')
plt.show()