线性代数基础

线性代数是机器学习中的基础数学工具之一，它提供了处理向量、矩阵以及线性变换的方法。以下是线性代数基础的一些重要概念：

向量

向量是线性代数中的基本对象，可以表示为一系列有序的数。例如：

向量在机器学习中用于表示数据的特征。

矩阵是由一系列数构成的二维数组。矩阵的行和列分别表示向量的方向和大小。以下是一个 2x3 的矩阵示例：

[ \begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} & a_{13} \ a_{21} & a_{22} & a_{23} \end{bmatrix} ]

矩阵在机器学习中用于表示数据的结构，如特征矩阵。

线性变换是指将一个向量映射到另一个向量的操作，保持向量的线性组合性质。例如，线性变换可以将二维空间中的向量映射到三维空间。

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