机器学习通常涉及处理以表格或数组形式组织的数据。线性代数为有效处理这些结构提供了数学工具。本质上，数据点、特征和模型参数经常以向量（数字列表）和矩阵（矩形数字网格）的形式出现。理解线性代数有助于明白许多机器学习算法的运作方式，包括从简单回归到复杂神经网络的算法。

本章将介绍线性代数在机器学习中的相关性。我们将了解：

• 数据集和特征通常如何用向量和矩阵表示。
• 线性代数知识在机器学习算法中的应用示例。
• 对本课程主要内容（向量、矩阵及其运算）的概览。
• Python环境的设置说明，包括如何安装NumPy库（我们将在整个课程中使用它进行计算）。