27、机器学习与深度学习：核心概念与实践指南

机器学习与深度学习：核心概念与实践指南

1. 基础概念

1.1 张量（Tensors）

张量是机器学习中的基础数据结构，具有诸多优势。其类型多样，包括有符号整数、无符号整数等，位宽也有所不同，这会影响精度。张量的维度、形状和存储方式都有其特点。创建张量时，可使用 tensor (Nx) 函数。在操作方面，有广播、转置、重塑等操作。例如， reshape (Nx) 可用于改变张量形状。以下是张量的相关操作示例：
- 广播： broadcasting
- 转置： transpose (Nx)
- 重塑： reshape (Nx)

在实际应用中，可将数据转换为张量，如使用 to_tensor (Nx) 函数将图像解析为张量。

1.2 线性代数基础

线性代数在机器学习中至关重要，涉及标量、向量和矩阵的运算。标量是零维的，向量有一维，矩阵则是二维。向量的加法和乘法操作常见，如向量加法 sum 。矩阵的转置操作 transpose (Nx) 也很重要。以下是线性代数运算的示例：
| 运算类型 | 操作函数 |
| ---- | ---- |
| 向量加法 | sum |
| 矩阵转置 | transpose (Nx) |

1.3 概率方法基础

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