线性代数是机器学习中的基础学科之一，它涉及到矩阵、向量、行列式等概念。在本教程中，我们将深入探讨线性代数的高级内容，帮助您更好地理解机器学习中的数学基础。
矩阵运算
矩阵是线性代数中的核心概念之一。以下是一些常见的矩阵运算：
- 矩阵加法：两个矩阵相加，要求它们的维度相同。
- 矩阵乘法：两个矩阵相乘，结果是一个新的矩阵。
- 转置：将矩阵的行和列互换。
特征值与特征向量
特征值和特征向量是矩阵理论中的重要概念，它们在机器学习中有着广泛的应用。
- 特征值：矩阵乘以一个非零向量，如果这个向量乘以一个标量后等于原矩阵乘以这个向量，那么这个标量就是特征值。
- 特征向量：对应于特征值的向量。
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矩阵加法
特征值与特征向量