机器学习深度学习必备数学基础——线性代数简介

文章预览

线性代数是许多科学学科的基础，例如物理学、工程学、计算机科学等，在机器学习深度学习中更是如此。 作为向量、矩阵和线性变换的语言，线性代数提供了现代数据科学赖以支撑的数学框架。 无论是优化算法还是处理高维数据集，对于希望在机器学习深度学习领域深耕的人来说，扎实的线性代数知识是必不可少的。 这个系列的文章将深入探讨线性代数的重要性，以及它在机器学习深度学习中的关键应用。（文章中机器学习深度学习将用ML、DL表示） 为了让大家更好的学习，我还为大家收集一份人工智能数学学习仓库 (包括ML、DL数学基础到进阶的内容）， 中文英文教程都有。 需要这些资料的可以 任意添加一位小助手获取       0 1 线性代数重要性概述 线性代数是处理向量、矩阵和线性变换的数学分支。 它在ML、DL中的重要性怎么说都不为过 ………………………………