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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【数学基础】python在数学中的简单应用之微积分、泰勒公式和拉格朗日乘子法
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Pandas是基于Numpy的一套数据分析工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。 它是使Python 成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一
【前置知识】03.matplotlib模块的基本使用
Matplotlib是Python开发人员常用的Python绘图库，可以用来绘制各种2D图形，具有绘图质量高，使用简单的特点，支持Latex公式插入，很多时候只需一行或几行代码即可完绘图。
【前置知识】02.numpy的学习2
继续numpy的基础使用
包含矩阵的拼接、分割、转置和算术运算等
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NumPy 是一个基础科学的计算包，包含：一个强大的 N 维数组对象、sophisticated (broadcasting) functions、tools for integrating C/C++ and Fortran code、有用的线性代数、傅立叶转换和随机数生成函数