线性代数是数学的一个分支，它在人工智能领域有着广泛的应用。本教程将帮助你了解线性代数的基本概念和原理。
基本概念
- 向量：向量是具有大小和方向的量，可以用箭头表示。
- 矩阵：矩阵是由一系列数字组成的矩形数组。
- 行列式：行列式是矩阵的一个数值特征，可以用来判断矩阵的行列式是否为零。
- 线性方程组：线性方程组是由多个线性方程组成的系统。
应用场景
线性代数在人工智能中的应用非常广泛，以下是一些常见的应用场景：
- 机器学习：线性代数在机器学习中用于特征提取、降维和优化算法。
- 图像处理：线性代数在图像处理中用于图像变换、滤波和增强。
- 计算机视觉：线性代数在计算机视觉中用于图像识别、目标检测和跟踪。
学习资源
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线性代数