【ML学习笔记】5：机器学习中的数学基础5(张量,哈达玛积,生成子空间,超平面,范数)

向量/矩阵/张量 向量 向量可以表示成一维数组，每个分量可以理解为向量所表示的点在空间中坐标的分量。 矩阵 矩阵可以表示成二维数组，上节理解了矩阵可以理解为线性映射在特定基下的一种定量描述。 张量 张量可以表示成任意维的数组，张量是向量概念向更高阶次的推广，向量是一维张量。 但不能把矩阵简单的看成二维张量，张量是几何的，矩阵是代数的。二阶张量和矩阵概念不同，但可以建立联系，矩阵可以描述二阶张量的一

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