矩阵运算是人工智能领域不可或缺的数学工具，掌握它将为深度学习和数据处理打下坚实基础。以下是核心知识点概览：
📚 基础概念
- 矩阵定义：由数字或符号排列成的矩形阵列，如
- 元素与维度：矩阵中的每个数据项称为元素，维度表示行数×列数（例如 3×2 矩阵）
- 特殊类型：
- 方阵（行数=列数）
- 单位矩阵（对角线为1，其余为0）
- 零矩阵（所有元素均为0）
🧠 应用场景
- 机器学习：用于数据表示和特征变换
- 计算机视觉：图像处理中的坐标变换
- 神经网络：权重矩阵和激活函数的结合使用
📖 学习资源
- 矩阵运算入门指南（推荐先学习基础）
- 线性代数可视化教程（关联知识点）
- 实战案例：用矩阵实现图像旋转（进阶实践）
💡 小贴士：矩阵运算的三大核心操作是加减法、乘法和逆运算，建议通过代码实践加深理解。