终于把深度学习要学的线性代数弄懂了！

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如果你已经涉足 机器学习或深度学习领域， 那么你很可能已经掌握了基础知识——神经网络、反向传播，甚至可能还了解一些优化技术。 然而，当谈及支撑这些概念的数学基础时，比如 线性代数、微积分、概率论与统计学， 你可能会感到有些力不从心，甚至心生畏惧，尤其是当你已经很久没有接触数学时。 这引出了两个重要的问题： 既然我已经知道如何使用这些模型，为什么还要费心去学数学呢？ 当你理解了背后的原理，你就能更深入地了解为什么某些模型会表现出特定的行为，如何更有效地排查问题，以及如何超越预构建的框架进行创新，这将帮助你做出更好的决策。 真的有必要花很长时间去掌握大量数学知识吗？ 完全不必，我们要做的是建立与深度学习模型及其内部工作机制最相关的概念的坚实基础。这是真正理解“幕后”发生什么 ………………………………