Hello~大家好，考試前不要慌，知識梳理很重要，線性代數(shù)是數(shù)學的一個分支，它的研究對象是向量，向量空間，將課堂筆記拿出來，把知識點總結(jié)清楚，再找輔導老師來幫忙，今天學姐為大家簡單的介紹線性代數(shù)的基礎知識，學姐不是專業(yè)的輔導老師，文章內(nèi)容都是基礎，如果同學們感興趣，可以聯(lián)系我們的專業(yè)輔導老師來進行解答。

　　什么是線性代數(shù)?

　　線性代數(shù)是一個數(shù)學領域，被普遍認為是更深入理解機器學習的先決條件。

　　雖然線性代數(shù)是一個有許多深奧理論和發(fā)現(xiàn)的大領域，但是從這個領域中得到的具體工具和符號對于機器學習實踐者來說是實用的。有了線性代數(shù)的堅實基礎，就有可能只關(guān)注好的或相關(guān)的部分。

　　線性代數(shù)

　　線性代數(shù)是數(shù)學的一個分支，但它的真理是線性代數(shù)是數(shù)據(jù)的數(shù)學。矩陣和向量是數(shù)據(jù)的語言。

　　線性代數(shù)是關(guān)于線性組合的。也就是說，對稱為向量的數(shù)字列和稱為矩陣的數(shù)字陣列進行算術(shù)運算，以創(chuàng)建新的數(shù)字列和數(shù)字陣列。線性代數(shù)是對線性變換所需的線和平面、向量空間和映射的研究。

　　這是一個相對年輕的研究領域，最初是在19世紀為了尋找線性方程組中的未知數(shù)而被形式化的。一個線性方程只是一些項未知的一系列項和數(shù)學運算;例如:

　　y = 4 * x + 1

　　像這樣的方程是線性的，因為它們描述了二維圖上的一條線。這條線來自于在未知的x中插入不同的值，以找出方程或模型對y的值做了什么。

　　我們可以用兩個或兩個以上的未知數(shù)將一個形式相同的方程組排成一行;例如:

　　y = 0.1 * x1 + 0.4 * x2

　　y = 0.3 * x1 + 0.9 * x2

　　y = 0.2 * x1 + 0.3 * x2

　　y值列可以作為等式輸出的列向量。浮點值的兩列是數(shù)據(jù)列，比如a1和a2，可以作為矩陣a。兩個未知值x1和x2可以作為方程的系數(shù)，一起形成待求解的未知向量b。我們可以用線性代數(shù)符號簡潔地寫為:

　　y = A . b

　　數(shù)值線性代數(shù)

　　不僅僅是代碼庫中線性代數(shù)運算的實現(xiàn);它還包括仔細處理應用數(shù)學的問題，例如使用數(shù)字計算機有限的浮點精度。

　　計算機擅長進行線性代數(shù)計算，現(xiàn)代機器學習方法(如深度學習)對圖形處理器(GPU)的依賴很大程度上是因為它們能夠快速計算線性代數(shù)運算。

　　向量和矩陣運算的高效實現(xiàn)最初是在20世紀70年代和80年代用FORTRAN編程語言實現(xiàn)的，許多代碼或從這些實現(xiàn)移植的代碼是使用現(xiàn)代編程語言(如Python)執(zhí)行的線性代數(shù)的基礎。

　　實現(xiàn)這些功能的三個流行的開源數(shù)值線性代數(shù)庫是:

　　線性代數(shù)包，或LAPACK。

　　基本線性代數(shù)子程序，或BLAS(線性代數(shù)庫的標準)。

　　自動調(diào)諧線性代數(shù)軟件，或ATLAS。

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