趋近智
机器学习线性代数入门
章节 1: 线性代数在机器学习中的重要性
用向量和矩阵表示数据
机器学习算法中的线性代数
核心思想概述
配置Python环境
章节 2: NumPy 数值计算入门
NumPy 数组介绍
创建 NumPy 数组
数组索引与切片
数组基本运算
数组属性与形状调整
动手实践：NumPy 数组的创建与操作
章节 3: 使用向量
什么是向量？
向量表示法
在Python中使用NumPy的向量
向量加法与减法
标量乘法
向量范数：测量长度
点积
实践：NumPy 向量运算
章节 4: 使用矩阵
什么是矩阵？
矩阵记号与维度
使用NumPy在Python中表示矩阵
矩阵类型：方阵、单位矩阵、零矩阵
对角矩阵和三角矩阵
实践：使用NumPy创建矩阵
章节 5: 矩阵基本运算
矩阵加法和减法
标量乘法
矩阵转置
矩阵乘法：点积
矩阵乘法的性质
动手实践：NumPy 矩阵运算
章节 6: 线性方程组与矩阵逆
使用矩阵表示线性方程
解的含义
单位矩阵再论
矩阵的逆
矩阵可逆的条件
使用逆矩阵求解 Ax = b
使用NumPy计算逆矩阵
使用NumPy求解线性系统
实践：使用NumPy求解方程组
数组基本运算
这部分内容有帮助吗？
- The N-dimensional array (ndarray), NumPy Developers, 2023 - 涵盖NumPy数组的基本概念，包括创建、基本的逐元素操作以及广播的介绍。对初学者至关重要。
- Universal functions (ufunc), NumPy Developers, 2023 - 详细介绍了NumPy的通用函数（ufuncs），解释了它们如何提供快速的逐元素操作及其底层机制。深入了解性能。
- Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython, Wes McKinney, 2022 (O'Reilly Media) - 一本关于Python数据操作的综合指南，其中大量章节专门介绍NumPy数组、逐元素操作、广播和性能考虑。强烈推荐用于实际应用。