线性代数是人工智能领域的基础数学工具之一。以下是一些线性代数的基础概念和公式，帮助你更好地理解人工智能中的线性代数。
1. 矩阵
矩阵是线性代数中的基本对象，可以用来表示线性变换、线性方程组等。
- 矩阵的加法：两个矩阵只有当它们的维度相同时才能相加。
- 矩阵的乘法：矩阵乘法满足分配律和结合律。
矩阵
2. 向量
向量是具有大小和方向的量，可以用来表示空间中的点、力等。
- 向量的加法：两个向量在同一方向上可以相加。
- 向量的减法：向量减法可以看作是加法的一个特例。
向量
3. 线性方程组
线性方程组是线性代数中的另一个重要概念，可以用来解决实际问题。
- 高斯消元法：用于求解线性方程组。
- 行列式：用于判断线性方程组是否有唯一解。
线性方程组
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