本文介绍了机器学习中线性代数的基础知识，包括矩阵的加法、减法、乘法、除法以及逆矩阵的概念。通过实例详细解释了矩阵运算的规则，如矩阵相加要求相同维度，矩阵乘法需要满足特定的维度对应关系，单位矩阵的性质以及逆矩阵的定义。此外，还提到了矩阵的转置操作。
在进行机器学习编程过程中，需要用到一些线性代数的基础知识，以便简化程序的编写，并且可以利用GPU的矩阵运算能力，提高运算效率。本文不作过多的理论解释，只是基于具体的例子来介绍一下矩阵运算的数学基础知识，以便备用。
首先介绍一下什么是矩阵，如下列出了3个矩阵，分别是3行2列，2行3列，3行4列的矩阵
矩阵的加法及减法
两个矩阵的加法，简单描述就是用两个矩阵中相同位置的各个元素依次相加，继而得到一个新的矩阵。也因此，矩阵相加要求两个矩阵必须有相同的维度，比如下面两个矩阵就无法相加：
那么，知道了加法运算，减法就非常简单了，就是用两个矩阵中相同位置的各个元素依次相加即可。还是举个例子说明一下：
矩阵的乘法及除法
在了解矩阵之间的乘除法之前，我们先了解一下矩阵和标量（一个数字）的乘除法，先看一下乘法的
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