线性代数（考研复习，机器学习基础知识）

已于 2022-05-14 14:17:50 修改
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分类专栏： 线性代数 考研 机器学习 文章标签： 线性代数
于 2022-05-14 12:57:31 首次发布
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前言

自己考研期间手写的线代的知识点，手写比电脑编辑会方便很多，拍成图片保留下来

第四章、向量空间

这一章内容很多，主要是，相关无关问题，（即齐次方程组的解的情况）。能否线性表示问题，（即非齐次方程组是否有解问题）
还有就是矩阵的秩，秩的概念和相关的性质问题。还有向量组的秩
线性方程组解的结构问题
向量空间的概念问题
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线代 | 【行列式及矩阵】基本知识
"You are worthy! You can do it!"
04-14 2691
第一章 行列式 一、行列式的概念 1.行列式是一个数，它是不同行不同列元素乘积的代数和。 2.二阶、三阶行列式可用对角线法则计算。 【注】这也提示我们﹐三阶行列式的对角线法到四阶行列式失灵。今后计算四阶行列式必须用展开公式法。 3.n阶行列式 n阶行列式 这里的Σ表示对所有n阶排列求和，式1称为n阶行列式的完全展开式。 4.逆序数 一个排列中,如果一个大的数排在小的数之前，就称这两个数构成一个逆序。 一个排列的逆序总数称为这个排列的逆序数。用τ( j1，j2…jn )表示..
Deep Learning Chapter01：机器学习中高数知识
北山啦的博客
05-08 1293
机器学习当中需要用到许多的数学知识，如今博主又要继续踏上深度学习的路程，所以现在在网上总结了相关的考研数学和机器学习中常见相关知识如下，希望对大家有所帮助。
线性代数（一）
yeyustudy的博客
06-05 710
显然，矩阵的概念应该从方程组的概念引入。例如： 2x−y=02x−y=02x - y = 0 −x+2y=3−x+2y=3 - x + 2y = 3 其矩阵形式为： 接下来介绍两种不同分析矩阵的方法： 行图像：实质是将矩阵按行进行思考，例如上例中的两个方程，将其在坐标轴上画出图像，其交点即为方程组的解 列图像：实质是将矩阵按列进行思考，即这种形式： 即向量的线性组合，只要经过...
线代（一）
m0_61072809的博客
01-24 152
线代 组合、乘积、矩阵
线代2
fervency（洛谷id）的博客
12-01 133
上一章矩乘里讲了基本的线代常识，这里接着讲相关的行列式 行列式几何意义是一个空间经过了矩阵所代表的的线性变换后，原来单位面积的经过的变换。 那么往特殊情况上想就是说我们只要看行列式是否为0，即可知我们是否把该空间压缩到更小的维度上对于完整概念下的行列式而言，它虽然在描述面积 但是是允许出现负值的(在这里，当二维空间发生翻转是，即可看为负值) 对于三维空间而言，线性变换后得到的大概率是...
线性代数常见面试问题总结，含答案
小梁说代码的博客
10-09 5336
总导航在此这些问题是我保研备考线性代数的过程中，详细总结的常见面试问题。逐个搜索并记录下来，花了很大的精力！小梁说代码，获取嘿嘿嘿。线性相关：如果一个向量组中的某个向量可以表示为其他向量的线性组合，那么这个向量组就被称为线性相关的。换句话说，存在不全为零的系数，使得这些系数与向量组的线性组合为零向量。线性无关：如果一个向量组中的任何向量都不能表示为其他向量的线性组合，那么这个向量组就被称为线性无关的。换句话说，唯一的系数使得这些系数与向量组的线性组合为零向量是全为零的系数。
高等代数pdf 线性代数pdf 免费线性代数考研复习资料pdf
01-11
线性代数是现代数学、数据科学、机器学习、统计学、计算机科学和工程学等领域不可或缺的基础。这份资料的内容涵盖了五个主要部分： 1. 线性方程组与矩阵运算：讲解线性方程组的解集结构、矩阵运算，包括加减、乘法...
【线性代数考研复习：向量空间与子空间深入】：掌握核心考点，成功过考研
本文对线性代数考研复习进行了全面的梳理和深入的分析。首先介绍了向量空间的理论基础，包括其定义、性质以及子空间的概念与应用。随后，文章深入解析了向量空间的运算，重点讨论了向量加法、标量乘法以及子空间的...
【线性代数考研复习】：线性变换与矩阵表示，攻克考研难关
[往年线性代数考研试题.pdf](http://wangc.net/wp-content/uploads/2018/10/pca1.png) # 摘要 线性变换与矩阵理论是数学中的核心概念，广泛应用于物理科学、经济学、计算机图形学等多个领域。本文首先介绍了线性...
考研线性代数复习方法
04-01
线性代数在工程、物理、计算机科学等领域有着广泛的应用，考生可以尝试将所学知识应用于实际问题，比如图像处理中的傅里叶变换、机器学习中的主成分分析（PCA）等。这样既能巩固理论知识，又能培养解决问题的能力。 ...
线性代数考研知识点精讲：从矩阵到初等变换
本文档是对线性代数关键知识点的总结，特别针对考研复习。内容涵盖矩阵的基本性质、线性组合、转置、初等变换以及阶梯形矩阵等核心概念。" 线性代数是高等数学的基础，对于理解和解决许多科学和工程问题至关重要。...
机器学习需要的线性代数知识
Ezrealmore
08-18 2657
机器学习教程 一-不懂这些线性代数知识 别说你是搞机器学习的                   数学是计算机技术的基础，线性代数是机器学习和深度学习的基础，了解数据知识最好的方法我觉得是理解概念，数学不只是上学时用来考试的，也是工作中必不可少的基础知识，实际上有很多有趣的数学门类在学校里学不到，有很多拓展类的数据能让我们发散思维，但掌握最基本的数学知识是前提，本文就以线性代数的各种词条来
线代知识点总结
最新发布
weixin_69884785的博客
06-15 2万+
20个模块，好好消化会帮助很大!! 一.初等行/列变换 1.计算行列式时，行列变换都可 2.求矩阵的秩时，行列变换都可 3.解线性方程组时，仅能使用初等行变换 4.判定解的情况，单纯求r(A),r(A,b)的过程行列变换都可 5.求向量组极大无关组、线性表出关系，则仅行变换 6.求向量组的秩时，行列变换都可 7.求特征值时，行列变换都可 8.求特征向量时，仅做行变换 9.求逆矩阵时，对(A,E)仅做初等行变换 三.某某子式 1.余子式 2.代数余子式 3.k阶子式 4.k阶主子式 5.顺序主子式
线代学习笔记（一）——线性代数的通俗理解
weixin_45755903的博客
11-08 6308
基础概念 数据的维度：即数据含有参数的个数，描述一个对象所需要的参数个数，这样一组数据构成一个多维数据，如一个空间坐标（1,2），一个空间向量[1,2,3]。 对线性的理解：线性即均匀分布，对加法有意义，如数轴上的数。线性函数的特点输入值均匀排列，输出值均匀排列，在线性代数里，线性函数是一个线性映射，输入与输出在相同域的向量空间上维持向量加法与标量乘法。线性代数中，线性变换处理的输入输出数据维度是任意的（与初级代数最明显的区别）。 在线代的观点里，空间中的每一个值都是通过单位向量（基向量）拉伸来的，一维
【线性代数】机器学习·算法必备 线性代数总结
我的数据分析师之路
07-16 4517
肝三个通宵万字写的 线代的基础知识（一），浅出深入，让你看的明白，内容实在丰富，建议收藏好评，剩余内容正更新中。。。
【机器学习】基础篇--线代基础
weixin_51712663的博客
07-28 1017
【机器学习】基础篇--线代基础
线性代数的本质--对线性空间、向量和矩阵的直觉描述
weixin_34284188的博客
07-25 1747
在网上看到的一篇文章，看了以后感触颇深。 线性代数课程，无论你从行列式入手还是直接从矩阵入手，从一开始就充斥着莫名其妙。 比如说，在全国一般工科院系教学中应用最广泛的同济线性代数教材（现在到了第四版），一上来就介绍逆序数这个古怪概念，然后用逆序数给出行列式的一个 极不直观的定义，接着是一些简直犯傻的行列式性质和习题——把这行乘一个系数加到另一行上，再把那一列减过来，折腾得那叫一个热...
机器学习中的数学基础怎么学？
追梦程序员的博客
07-21 1万+
又到了周末了，但小编的周六并不算周末。回到本次的话题上，这次小编给大家分享机器学习中的数学基础该怎么学。 首先给出小编的态度：机器学习中涉及的数学课程比较多，要想一下子去穷尽所有课程显然也不现实，大可不必打好所有的数学基础再去学机器学习，最好的做法是当你对机器学习本身的理解达到一定瓶颈的时候，你可以补一补一些相关的数学基础之后再回去看机器学习的问题也许会更快的有所突破。 就拿小编来说吧，小编是...
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