线性代数是机器学习的基础，它涉及到矩阵、向量、行列式等概念。以下是线性代数的一些基本教程。

基本概念

  • 向量：线性代数中的基本对象，可以表示为一系列数。
  • 矩阵：由一系列数构成的二维数组，用于表示线性变换。
  • 行列式：一个数值，用于描述矩阵的某些性质。

教程列表

  1. 矩阵基础
  2. 向量空间
  3. 特征值与特征向量

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线性代数图解