向量基础 📈
向量是一维数组，常用于表示方向或数量。例如：
- 数学中的向量：
[1, 2, 3] - 机器学习中的特征向量：
[x1, x2, x3, ..., xn]
矩阵运算 🧮
矩阵是二维数组，核心操作包括：
- 加法：对应元素相加
- 乘法：行与列的点积（如
A × B） - 转置：行列互换（如
A^T）
应用场景 🌐
向量与矩阵在AI中广泛应用：
- 神经网络：权重参数以矩阵形式存储
- 数据处理：高维数据转换为矩阵进行计算
- 线性代数：求解方程组、特征值分解等
🔗 点击扩展阅读：线性代数基础
🔗 查看矩阵在深度学习中的应用
学习建议 📚
- 掌握向量加减乘法
- 熟悉矩阵的秩、行列式概念
- 实践使用NumPy进行矩阵运算
- 结合机器学习数学基础巩固知识