线性代数是人工智能领域中不可或缺的一部分，它涉及到矩阵、向量以及它们的运算。下面是一些线性代数基础概念：
矩阵
矩阵是一种由数字排列成的矩形阵列。在人工智能中，矩阵被广泛应用于数据表示、变换和计算。
- 行: 矩阵中的水平元素。
- 列: 矩阵中的垂直元素。
向量
向量是一个具有大小和方向的量。在人工智能中，向量常用于表示数据。
矩阵运算
- 加法: 两个矩阵相加意味着将它们的对应元素相加。
- 乘法: 矩阵乘法涉及到将矩阵与向量或另一个矩阵相乘。
矩阵示例
更多关于矩阵和向量的内容，可以参考本站的 矩阵运算教程。
行列式
行列式是一个由矩阵元素构成的标量值，常用于求解线性方程组和确定矩阵的可逆性。
行列式示例
线性方程组
线性方程组是由线性方程组成的集合。在人工智能中，线性方程组被广泛应用于回归分析和优化问题。
线性方程组示例
要了解更多关于线性方程组的知识，可以阅读 线性方程组解析。
通过学习线性代数的基础知识，你将为人工智能的学习和应用打下坚实的基础。