机器学习与线性代数简明教程(上)线性代数在机器学习（ML）和深度学习（DL）中是必不可少的。即使我们努力为许多理论创建精确的机器学习模型，线性代数仍然是这些研究中的重要工具。正交矩阵如果方形矩阵a的所有列/行都是正交的，那么a就是一个正交矩阵如果Q由q1到qn列组成，它

线性代数是数学中的一个非常重要科目, 需要研究线性空间, 线性变换和线性方程组. 至于应用就太广泛了, 图像处理, 压缩, 信号处理, 统计分析, 机器学习, 网页排序......刚开始学习线性代数感觉抽象也很正常, 国内很多教材看着都头大. 这里 [遇见数学] 强烈推荐与B站视频《线性

线性变换是线性空间中的运动, 而矩阵就是用来描述这种变换的工具. 这样说还是没有直观印象, 所以还是直接看图解的动画吧.矩阵不仅仅只是数值的表: 其实表示了在该矩阵的作用下, 线性空间是怎样的变化, 观察下图二维平面中水平和垂直方向的伸缩过程:从上面动画中可以观察到: 垂

上一次《图解线性代数》微文中, 介绍了向量的概念以及加法和数乘运算, 这样就构成了线性空间.基底在二维线性空间中, 只要用两个特殊的向量就可以来用定位(表示)出任意向量:空间中的任何向量都是可以通过缩放这两个向量再相加表示出来. 现在想象, 譬如向量 (3,2) 就是沿着 i 的

（之前的章节请查看往期文章，如果不了解《线性代数应该这样学》这本书，直接用今日头条app上方的搜索框输入“线性代数应该这样学”，头条搜索真的很强大，很方便，内容丰富，更快更全）这样即可今天我们来介绍两个重要的概念，一个是基，一个是维数。2.8基基是什么？我们单单