线性代数与矩阵论知识点总结
1. 向量及其运算
2. 矩阵及其运算
2.1 各种矩阵
2.2 基本运算
3. 行列式
4.线性方程组
5. 特征值与特征向量
6.二次型
7. 矩阵分解
线性代数在ML和DL中扮演着非常重要的角色,虽然本科和研究生阶段修过线性代数与矩阵论,不过不用则废啊,最近还是想把这部分数据基础知识整理一下,加深理解,这样才能在机器学习与深度学习这条路上走的更远,包括微积分、最优化、随机过程、信息论等。
线性代数与矩阵论知识点总结
1. 向量及其运算
2. 矩阵及其运算
2.1 各种矩阵
2.2 基本运算
3. 行列式
4.线性方程组
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6.二次型
7. 矩阵分解
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