線性代數：光是這個詞就足以讓一些人奔向教授，想弄清楚它到底是什么意思。它聽起來復雜且難以學習，因此我們認為需要大量的課堂時間和專業(yè)人士來幫助我們完成。但是，自學線性代數是可能的嗎?

自學線性代數是可能的。這個領域的一些組成部分更復雜，導向了機器學習;基礎知識易于掌握，即使沒有幫助也可以入門。處理簡單方程和找到未知變量是線性代數的基礎，可以幫助您開始學習。

當您剛開始學習線性代數時，了解更多關于線性代數及其工作方式的信息可能會有點嚇人。在本文中，我們將更詳細地討論線性代數及其工作原理，以便您可以迅速開始自學。

1.我可以自學線性代數嗎?

就像您對其他任何感興趣的主題一樣，您完全可以自學線性代數及其所有相關部分。請注意，線性代數更為先進，可能需要比其他主題更多的時間來獨立學習。

然而，通過一些創(chuàng)造力、一些好的教科書和互聯(lián)網，您可以自學線性代數的基礎知識。最好在開始學習之前具備一些代數I和II的基礎知識，這樣可能會容易一些。您可能想考慮找到可以回答您問題的人，或者在需要時尋找關于該主題的本地課程。

2.什么是線性代數?

線性代數只是數學的一個領域。通常認為這是理解機器學習領域更多內容的先決條件。線性代數本身是一個龐大的領域，有許多理論和發(fā)現(xiàn)，但是通過對該主題的基礎知識，您可以學到處理機器學習所需的相關部分。

了解更具體一點，線性代數是數據的數學。您需要非常熟悉矩陣和向量，以理解這個領域。我們在計算機上執(zhí)行的許多依賴數據的任務，無論是收集、排序還是分析數據，都將使用線性代數來幫助完成。數據主導著我們的世界，并對機器學習的許多組成部分負有責任，因此學習它是有幫助的。

3.什么是線性方程?

線性代數也涉及線性組合。這意味著您將學習如何在稱為向量的數字列上使用算術。您還必須處理稱為矩陣的數字數組。然后，您可以使用這兩者來創(chuàng)建新的數字數組和數字列。

由于線性代數相對較新，僅在19世紀才正式形成，以幫助找到線性方程組中的任何未知數，因此在這個領域仍有很多可以發(fā)現(xiàn)的地方。然而，從最基本的形式來看，線性方程只是一個包含至少一個在起始時未知的項的術語和操作系列。

4.如何編寫線性方程

下面的方程是線性方程的示例：

y = 4 * x + 1

這個方程是線性的，因為它描述了在2D圖上顯示的一條線。通過將不同的值加入“x”中，您可以創(chuàng)建一條線，以確定模型將如何獲得y。

5.編寫多個線性方程

還可以排列多個方程，使用相同的兩個或更多未知數。這可能類似于以下內容：

Ezoic

y = 0.1 * x1 + 0.4 * x2

y = 0.3 * x1 + 0.9 * x2

y = 0.2 * x1 + 0.3 * x2

當查看帶有y值的列時，我們可以將其視為我們方程中輸出的列向量。帶有浮點值的兩列將成為數據列。我們可以稱這些為a1和a2，并將它們視為我們的矩陣A的一部分。包含x1和x2的兩個未知值可以視為方程的系數。它們匯集在一起形成我們想要解決的未知數的向量。

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我們將使用以下線性代數符號寫出所有這些：

y = A . b

雖然這些是簡單的例子，但是可能會處理具有許多其他未知數的線性代數。這使得學習變得更加復雜。此外，沒有可以在不出現(xiàn)錯誤的情況下滿足所有方程的單一線。

描述我們可能對其感興趣的問題的系統(tǒng)，包括線性回歸在內，可能會得到無窮多個解。

6.數值線性代數

現(xiàn)在我們對線性代數有了一點介紹，是時候看一些不同的東西了。我們將稍微涉及數值線性代數，這是在計算機中應用線性代數的一種方式。

但是，它不僅僅是在代碼庫中實施線性代數操作。它還將包括仔細處理應用數學中的

問題。例如，您可能會使用它來處理計算機上有限浮點精度的問題。

不用多久就會發(fā)現(xiàn)計算機在執(zhí)行這些計算方面很擅長。現(xiàn)代機器學習方法對GPU的很大依賴部分原因是線性代數對計算機而言很容易處理。深度學習是計算機憑借輕松計算線性代數可以實現(xiàn)的示例。

7.線性代數和統(tǒng)計學

在線性代數領域，統(tǒng)計學可以做很多有益的工作。統(tǒng)計學和線性代數結合的一些明顯領域包括：

8.使用矩陣和向量符號。

最小二乘法的解，有時候還包括加權最小二乘法。這在線性回歸中更常見。

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