人工智能之数学基础

人工智能之数学基础 线性代数 第四章 矩阵分解 前言 矩阵分解（Matrix Factorization）是将一个矩阵表示为若干个结构更简单或具有特定性质的矩阵乘积的过程。它是数值线性代数、机器学习、

人工智能之数学基础 线性代数 第三章 特征值与特征向量 前言 特征值（Eigenvalues）和特征向量（Eigenvectors）是线性代数中最具洞察力的概念之一，广泛应用于主成分分析（PCA）、稳

人工智能之数学基础 线性代数 第二章 向量空间 前言 向量空间（Vector Space）是线性代数的核心概念之一，它为理解线性变换、特征值、最小二乘法、主成分分析（PCA）等高级主题提供了理论基础。

人工智能之数学基础 线性代数 第一章 项目实践 前言 线性代数：向量与矩阵详解 线性代数是数学的一个重要分支，广泛应用于机器学习、计算机图形学、物理学、工程等领域。本文将系统介绍向量与矩阵的基本概念、