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机器学习基础-线性代数学习笔记

这些知识其实中国的学生上过高中的就都应该学过,但是我不敢说所有的学生都忘了,但是还能有几个还记得呢,这是为什么呢,因为填鸭式的教育方式存在问题,所以说学过和没学过区别不大,我现在有点悔恨当初没有好好学,可能你也在悔恨,但是过去的都过去了,人生还要继续,只能恶补了。。。。。

我看的是网易云上的视频教程,http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1050010,讲的不错,建议想学机器学习的同学看一下。

 

线性代数是什么?

代数->数的抽象表示->向量空间(线性空间)

线性->线性变换

矩阵是向量空间的描述工具

矢量与向量相同,都是既有方向又有大小的向量。

向量的大小即为标量。

 

向量的加法

a = [1,3]

b = [0,5]

a+ b = [1,8]

如果存在当x != 0 时,xa = xb,则成为线性相关,否则为线性无关。

向量空间和矩阵表示

百度百科说的很详细了,http://baike.baidu.com/link?url=53xZBjEu1VT45buyZulhwAbTWpF3xzA4P9jmQVCBDMP-wqy8ioyr7VL-ipex7zT_rSrB1fhpHyBoBwnvNg7-WcNq3fZQW8no_l4mVHIcGFS

自己看一下。

Rn          R代表矩阵(也可以称为向量空间),上标n代表维度,

任何线性无关的n个向量都可以作为矩阵的基。

对于子空间来说,有多少个基就代表有多少个维度,

numpy库

这个是怎么安装的链接,安装完之后,执行代码的时候一直出错,我就重启了一下,还是不好使,我就去玩游戏了,玩完了竟然好使了,好神奇,原谅我的不求甚解,没去找原因。

 

http://blog.csdn.net/qq_34841823/article/details/52180408

这个是numpy的使用教程

http://blog.csdn.net/chen_shiqiang/article/details/51868115

 

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