机器学习中的线性代数基础

线性代数是机器学习中的一个核心部分，它提供了处理多维数据的方法和工具。以下是线性代数在机器学习中的几个关键概念：

向量和矩阵

• 向量：一个有大小和方向的量，例如一个坐标点在二维或三维空间中。
• 矩阵：由行和列组成的二维数组，用于表示线性变换。

矩阵运算

• 加法：两个矩阵的对应元素相加。
• 乘法：矩阵与矩阵的乘法，或者矩阵与向量的乘法。
• 转置：将矩阵的行变成列，列变成行。

线性方程组

• 线性方程组可以通过矩阵来表示和求解。

特征值和特征向量

• 特征值和特征向量是矩阵分析中的重要概念，用于理解矩阵的性质。

线性代数

相关教程

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希望这篇基础指南能够帮助你更好地理解线性代数在机器学习中的应用。