线性代数是代数学的一个分支,主要处理线性关系问题(简称先线性问题)。线性代数中的概念是机器学习必备的基础知识,有助于理解不同机器学习算法背后的原理、算法内部是如何运行的,以便在开发机器学习系统时更好地做决策。在机器学习的背景下,线性代数也是一个数学工具,提供了像向量和矩阵这样的数据结构用于组织大量的数据,同时也提供了如加、减、乘、求逆等有助于操作数据的运算,从而将复杂的问题简单化,提升大规模运算的效率。
【数学基础】python在数学中的简单应用之线性代数基础
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线性代数是代数学的一个分支,主要处理线性关系问题(简称先线性问题)。线性代数中的概念是机器学习必备的基础知识,有助于理解不同机器学习算法背后的原理、算法内部是如何运行的,以便在开发机器学习系统时更好地做决策。在机器学习的背景下,线性代数也是一个数学工具,提供了像向量和矩阵这样的数据结构用于组织大量的数据,同时也提供了如加、减、乘、求逆等有助于操作数据的运算,从而将复杂的问题简单化,提升大规模运算的效率。
sympy是python的一个科学计算库,用强大的符号计算体系完成诸多如多项式求值、求极限、求导、解方程、求积分、解微分方程、级数展开、矩阵运算等计算。
以下是测试,熟于垃圾数据,请直接看文末总结
就是\(x^{a}\) 的
$$
a \parallel c,b \parallel c \Rightarrow a \parallel b
$$
\( a \parallel c,b \parallel c \Rightarrow a \parallel b \)
$latex a \parallel c,b \parallel c \Rightarrow a \parallel b $
$latex a \parallel c,b \parallel c \Rightarrow a \parallel b $
成功了,舒服了
这里为了避免关键字冲突,影响我要表达的意思,故截图总结说明:
更新:
如果你用的mathjax插件,直接按照人家语法来就行。
补充:如果latex公式显示异常,可以尝试科学上网后再试。
这里不涉及使用latex进行学术文章的排版等等,只记录用latex表达过的数学表达式;旨在让自己熟悉latex的常用用法。
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对于大家大学期间都学过的数学理论知识,这里可能摘录较少,但会用python代码去实现一些常见计算;对于本人之前不太理解或者和机器学习算法密切相关的知识,会记录多一些。
矩阵论test