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

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

对于一个矩阵而言，若数值为零的元素远远多于非零元素的个数，且非零元素分布没有规律时，这样的矩阵被称作稀疏矩阵；与之相反，若非零元素数目占据绝大多数时，这样的矩阵被称作稠密矩阵。稀疏矩阵在工程应用中经常被使用，尤其是在通信编码和机器学习中。对于机器学习而言，

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

深度学习是机器学习的一个子域，关注模仿大脑功能和结构的算法 - 人工神经网络。线性代数是连续的而不是离散的数学形式，许多计算机科学家对它几乎没有经验。对于理解和使用许多机器学习算法，特别是深度学习算法，理解线性代数是非常重要的。线性代数、概率和微积分是机器

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

线性代数是各种机器学习算法的基础需求，但是说实话可能很多人和我一样，都觉得线性代数太过晦涩难懂，学的是一知半解，很难理解通透。这本《程序员的数学：线性代数》另辟蹊径，从直观的“空间”入手，让读者可以较为轻松直观第理解线性代数的实际含义和用途，对于还在痛苦啃

前言AI现在火的一塌糊涂，其实在AI领域，机器学习已广泛应用在搜索引擎、自然语言处理、计算机视觉、生物特征识别、医学诊断、证券市场分析等领域，并且机器学习已经是各大互联网公司的基础设施，不再是一个新鲜的技术。但当你真的开始学习机器学习的时候，就会发现上手门