大家好，我是来自清华大学数学系的准大四学生何通木。学了三年现代数学，我想把自己的一些感悟记录下来。回头看这三年，觉得走了很多弯路、做了很多意义不大的事情，想来是跟学长、老师们的深层次沟通少了，所以想用剖析自己的经历、优缺点的方式，向大家展示一个天分普通的学

以清华大学出版社的线性代数为例。李尚志《线性代数》一书的内容绘制。《线性代数五讲》，龚昇。 许以超，线性代数与矩阵论（第二版），高等教育出版社。 Steven J. Leon，线性代数（第九版），机械工业出版社，2015. 葛学滨，线性方程组解结构的历史

那我们学生时代的数学还剩下什么呢？计算器与数学说起数学计算器，我们常见的是加减乘除四则运算，有了它，我们就可以摆脱笔算和心算的痛苦。答案是有的，它们就是计算机代数系统Computer Algebra System，简称CAS，Python的Sympy库也支

$$\begin{bmatrix} a_{11}& a_{12}& ...& a_{1n}& \\ a_{21}& a_{22}& ...& a_{2n}& \\ ...&

两个标量的加法为了让我们开始使用Theano，以及感受theano是如何工作的。接下来，我们构造一个简单的函数：加法。# 换句话说， x,y,z均为变量对象。# 在Theano中，所有的符号必须定义类型。# T.dscalar: 表示双精度的0维数组（标量

线性代数是一种连续的、非离散的数学形式，许多计算机科学家对此缺乏应用经验，掌握线性代数对理解深度学习算法至关重要。今天AI科技大本营就为大家整理了学习过程中需要必备的线性代数知识，并附上代码实现，帮助大家加深理解。线性代数、概率论和微积分都是机器学习的“语

机器之心编辑，参与：思源。数学是机器学习的基础。斯坦福大学教授 Stephen Boyd 联合加州大学洛杉矶分校的 Lieven Vandenberghe 教授出版了一本基础数学书籍，从向量到最小二乘法，分三部分进行讲解并配以辅助资料。此外，这本书也是斯坦

线性代数的概念对于理解机器学习背后的原理非常重要，尤其是在深度学习领域中。所以，如果你真的希望了解机器学习具体算法，就不可避免需要精通这些线性代数的概念。这篇文章中，我们将向你介绍一些机器学习中涉及的关键线性代数知识。线性代数是一种连续形式的数学，被广泛应

今天很多现有的深度学习系统都是基于张量代数而设计的，但是张量代数不仅仅就只能用于深度学习。本文对张量进行了详细的解读，能帮你在对张量的理解上更进一步。本文作者为 MapR Technologies 的首席应用架构师 Ted Dunning。近段时间以来，张

上过Jeremy Howard的深度学习课程后，我意识到我在线性代数方面的不足，而这大大影响我对类似反向传播这样的概念的理解。本文是对线性代数的基本介绍，用于深度学习中会使用到的一些常见的线性代数操作。# Multiply two arrays初始化这两个

线性代数的概念对理解机器学习背后的理论至关重要，特别是对于深度学习。本文将介绍线性代数最重要的概念，这些概念用于机器学习。线性代数是一种连续的数学形式，它在整个科学和工程中得到应用，因为它允许你对自然现象建模并有效计算它们。这将有助于你在机器学习系统的开发

在学习深度学习的课程时，数学知识十分重要，而如果要挑选其中最相关的部分，“线性代数”首当其冲。在深度学习中，线性代数是一个非常有用的数学工具，提供同时操作多组数值的方法。线性代数可以将各种复杂问题转化为简单、直观、高效的计算问题。下面这个Python例子展

如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到NumPy。NumPy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库，其拥有强大的多维数组处理与矩阵运算能力。除此之外，NumPy 还内建了大量的函数，方便你快速构建数学模型。本课程难度为一般，属于