机器学习基础-线性代数学习笔记

这些知识其实中国的学生上过高中的就都应该学过，但是我不敢说所有的学生都忘了，但是还能有几个还记得呢，这是为什么呢，因为填鸭式的教育方式存在问题，所以说学过和没学过区别不大，我现在有点悔恨当初没有好好学，可能你也在悔恨，但是过去的都过去了，人生还要继续，只能恶补了。。。。。

我看的是网易云上的视频教程，http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1050010，讲的不错，建议想学机器学习的同学看一下。

线性代数是什么？

代数->数的抽象表示->向量空间（线性空间）

线性->线性变换

矩阵是向量空间的描述工具

矢量与向量相同，都是既有方向又有大小的向量。

向量的大小即为标量。

向量的加法：

a = [1,3]

b = [0,5]

a+ b = [1,8]

如果存在当x != 0 时，xa = xb,则成为线性相关，否则为线性无关。

向量空间和矩阵表示

百度百科说的很详细了，http://baike.baidu.com/link?url=53xZBjEu1VT45buyZulhwAbTWpF3xzA4P9jmQVCBDMP-wqy8ioyr7VL-ipex7zT_rSrB1fhpHyBoBwnvNg7-WcNq3fZQW8no_l4mVHIcGFS

自己看一下。

Rⁿ          R代表矩阵（也可以称为向量空间），上标n代表维度，

任何线性无关的n个向量都可以作为矩阵的基。

对于子空间来说，有多少个基就代表有多少个维度，

numpy库

这个是怎么安装的链接，安装完之后，执行代码的时候一直出错，我就重启了一下，还是不好使，我就去玩游戏了，玩完了竟然好使了，好神奇，原谅我的不求甚解，没去找原因。

http://blog.csdn.net/qq_34841823/article/details/52180408

这个是numpy的使用教程

http://blog.csdn.net/chen_shiqiang/article/details/51868115