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
向量表示法
这部分内容有帮助吗？
- Introduction to Linear Algebra, Gilbert Strang, 2016 (Wellesley-Cambridge Press) - 一本广受认可的线性代数基础教材，清晰地阐述了向量表示法、分量及基本向量空间概念。
- Deep Learning, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville, 2016 (MIT Press) - 该书第二章介绍了线性代数基本概念，涵盖向量表示法及表现形式，专为机器学习读者设计。
- Introduction to Applied Linear Algebra - Vectors, Matrices, and Least Squares, Stephen Boyd, Lieven Vandenberghe, 2018 (Cambridge University Press) - 提供了一个应用角度的线性代数讲解，明确定义了向量表示法、分量及其应用。全书可在网上获取。
- 18.06 Linear Algebra, Fall 2011, Gilbert Strang, 2011 (MIT OpenCourseWare) - MIT的官方课程资料，提供视频讲座和笔记，介绍了线性代数的基础主题，包含向量表示法。