线性代数

机器学习没有专家就无法生存线性代数:

本章的目的是重点介绍机器学习和深度学习等数据科学项目中使用的线性代数部分。

标量

向量

矩阵

张量

1	2	3
4	5	6

1	2	3
4	5	6

4	5	6
1	2	3

向量和矩阵

向量和矩阵是数据的语言。

对于机器学习，大多数事情都是通过向量和矩阵来完成的。

使用向量和矩阵，您可以发现秘密。

在线性代数中，标量是单号。

在 JavaScript 中，它可以像常量或变量一样编写：

const myScalar = 1;
let x = 1;
var y = 1;

在线性代数中，向量是数字数组。

在 JavaScript 中，它可以写成数组：

const myArray = [50,60,70,80,90,100,110,120,130,140,150];
myArray.length; // the length of myArray is 11

数组可以有多个维度，但向量是一个一维数组。

向量可以有多种写法。最常见的是：

v =

或者：

v =

左边的图片是一个向量。

这个长度显示了震级。

这个箭显示了方向。

在线性代数中，矩阵是二维数组。

在 JavaScript 中，矩阵是具有 2 个索引（索引）的数组。

const myArray = [[1,2],[3,4],[5,6]];

张量是一个N维矩阵。

1	2	3
4	5	6

4	5	6
1	2	3

在 JavaScript 中，张量是一个具有多个索引（index）的数组。

线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程组（和线性映射）及其表示向量空间并通过矩阵。

线性代数几乎是所有数学领域的核心。

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