【深度学习(Deep Learning by Yoshua Bengio & Ian GoodFellow )学习笔记】第一部分（应用数学与机器学习基础）——线性代数

线性代数 线性代数主要面向连续数学，而非离散数学，因此不少计算机科学家不多接触它。然而掌握好线性代数对理解和从事机器学习算法相关工做时颇有必要的。算法 1.1 标量、向量、矩阵和张量 标量（scalar）： 一个标量就是单独一个数。一般用斜体、小写表示。介绍标量时，一般会明确表示它所属的类型。 如：定义实数标量：会说“令s∈ R”表示一条斜率。 向量（vector）: 一个向量就是一列有序排列的数

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