如何获得机器学习线性代数方面的帮助？线性代数是一门数学领域，也是机器学习领域的重要支柱。对于初学者或几十年未接触过该主题的从业者来说，它可能是一个挑战性的话题。在这篇文章中，您将发现如何 […]

矩阵分解是一种有用的工具，可以将其分解为组成部分，以简化一系列更复杂的操作。也许最常用的矩阵分解类型是特征分解，它将矩阵分解为特征向量和特征值。这种分解在机器学习中使用的方法中也起着作用，[…]

许多复杂的矩阵运算无法在计算机有限的精度下有效或稳定地求解。矩阵分解是用于将矩阵分解为组成部分的方法，这些组成部分使其更易于计算更复杂的矩阵运算。矩阵分解方法，也称为矩阵因子分解方法，是计算机中线性代数的基础，甚至[…]

在深度学习中，我们经常看到大量关于张量是基石数据结构的讨论。张量甚至出现在谷歌旗舰机器学习库的名称中：“TensorFlow”。张量是线性代数中使用的一种数据结构，与向量和矩阵一样，您可以使用张量进行算术运算。在 […]

矩阵运算用于描述许多机器学习算法。一些运算可以直接用于求解关键方程，而另一些则在描述和使用更复杂的矩阵运算时提供有用的简写或基础。在本教程中，您将发现用于描述 [...] 的重要线性代数矩阵运算。

许多线性代数都涉及向量和矩阵上的运算，而矩阵有许多不同类型。在开始学习线性代数时，特别是与机器学习相关的线性代数部分，您可能会一再遇到几种类型的矩阵。在本教程中，您 […]

矩阵是线性代数的基础元素。矩阵在机器学习领域中广泛用于描述算法和过程，例如训练算法时的输入数据变量（X）。在本教程中，您将了解线性代数中的矩阵以及如何在 Python 中操作它们。完成本教程后，您将 […]

计算向量的长度或幅度通常需要直接作为机器学习中的正则化方法，或作为更广泛的向量或矩阵运算的一部分。在本教程中，您将了解计算向量长度或幅度（称为向量范数）的不同方法。完成本教程后，您将知道：[…]

向量是线性代数的基础元素。向量在机器学习领域中广泛用于描述算法和过程，例如训练算法时的目标变量（y）。在本教程中，您将了解用于机器学习的线性代数向量。完成本教程后，您将知道：什么是 […]

数组是机器学习使用的主要数据结构。在 Python 中，NumPy 库中的数组，称为 N 维数组或 ndarray，用作表示数据的主要数据结构。在本教程中，您将了解 NumPy 中的 N 维数组，用于在 Python 中表示数值和操作数据。完成本教程后，您 […]