前言
1.向量是什么
- 1.1 向量的定义
- 1.2 向量的表示
- 1.3 向量物理意义
2.行向量与列向量
3.向量运算
- 3.1 向量加减法
- 3.2 向量数乘
- 3.3 转置
- 3.4 向量内积
- 3.5 向量运算法则
4.向量的范数
- 4.1 1-范数
- 4.2 2-范数
- 4.3 P-范数
- 4.4 ∞\infty∞-范数
- 4.5 −∞-\infty−∞-范数
5.特殊向量
- 5.1 0向量
- 5.2 单位向量
6.矩阵是什么
7.常见矩阵
- 7.1 方阵
- 7.2 对称矩阵
- 7.3 单位矩阵
- 7.4 对角矩阵
8.矩阵运算
- 8.1 矩阵加减法
- 8.2 数乘
- 8.3 矩阵乘法
- 8.4 矩阵转置
- 8.5 矩阵运算法则
9.逆矩阵
- 9.1 逆矩阵定义
- 9.2 逆矩阵作用
10.行列式
11.伴随矩阵
- 11.1 代数余子式
- 11.2 伴随矩阵定义
- 11.3 伴随矩阵性质
- 11.4 伴随矩阵与逆矩阵

前言

本文其实值属于：程序员的数学【AIoT阶段二】 的一部分内容，本篇把这部分内容单独截取出来，方便大家的观看，本文介绍 线性代数基础，在机器学习中经常会有矩阵、向量的定义以及计算，是公式定义、推导中必不可少的一部分内容，很多基础概念的定义中都用到了向量的概念，有关线性代数，后续还会发一篇博文：程序员的数学【线性代数高级】，本文涵盖了一些计算的问题并使用代码进行了实现，安装代码运行环境见博客：最详细的Anaconda Installers 的安装【numpy，jupyter】（图+文），如果你只是想要简单的了解有关线代的内容，那么只需要学习一下博文：NumPy从入门到高级，如果你是跟着博主学习 AIoTAIoTAIoT 的小伙伴，建议先看博文：数据分析三剑客【AIoT阶段一（下）】（十万字博文保姆级讲解），如果你没有 PythonPythonPython 基础，那么还需先修博文：Python的进阶之道【AIoT阶段一（上）】（十五万字博文保姆级讲解）

1.向量是什么

1.1 向量的定义

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程序员的数学【线性代数基础】

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