Linear Algebra

前言

在 上文 中我简单概括了矩阵的基本运算，并给出了两个应用实例。这篇文章我们继续谈谈向量。

向量是线性代数中的基本概念，也是机器学习的基础数据表示形式。例如计算机阅读文本的过程首先就会将文本分词，然后用向量表示^[1]。这是因为向量很适合在高维空间中表达和处理。在机器学习中会接触到的诸如投影、降维的概念，都是在向量的基础上做的。

前言

机器学习如火如荼，要学习机器学习，数学基础少不了。所以本系列将对机器学习所用到的线性代数、微积分和概率统计的基础知识做一个简单的概括。

本文将总结线性代数中矩阵的基本知识点。同时理论结合实践，使用 Python 来进行实践。如果需要跟着进行编程实践，请先确保下列环境已安装：

• Python - 编程实践所使用的语言；
• Numpy - Python 的数值计算库。

矩阵（Matrix）是人为约定的一种数据的表示方法，在图像处理、人工智能等领域，使用矩阵来表示和处理数据非常常见。