机器学习所需的线性代数基础知识

原创

已于 2024-07-14 11:47:25 修改 · 1.1k 阅读

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#机器学习 #线性代数 #人工智能

于 2024-07-14 11:31:33 首次发布

线性关系：自变量和因变量都是一次方关系
- $y=2x_1+3x_2-5x_3+6$
- 因变量是自变量的线性组合
  - 线性组合：每个变量乘上一个系数，然后再加起来
代数：用公式和变量来表达数学概念
核心概念：
- 向量：
  - 有大小，有方向的一个量
  - 开始的表达：有向线段（初中物理，几何表达法）
  - 现在的做法：建立直角坐标系，把每个向量转换为一个坐标（代数表达法）
  - $\alpha: (x_1, x_2)$ $\beta: (x_3, x_4)$
  - 向量的模：就是长度，大小，二范数
  - 向量的模： $|\alpha|=\sqrt{x_1^2+x_2^2}$
  - 点乘积：

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