文章目录 1.线性代数基础 标量、向量、矩阵和Tensor 线性代数的正确打开方式 Ax=b的行视图 Ax=b的列视图 线性相关和线性无关 Span、基和子空间（subspace） 四个基本子空间 四个基本子空间的关系 利用子空间重新看待线性方程组的解 可逆矩阵 2.特征分解 方针的特征值和特征向量 特征分解的性质 对称矩阵的特征分解 特征分解和子空间的关系 3.PCA 优化问题 PCA PCA举例 1.线性代数基础 标量、向量、矩阵和Tensor 线性代数的正确打开方式 Ax=b的行视图 Ax=b的列视图 线性相关和线性无关 Span、基和子空间（subspace） 四个基本子空间 四个基本子空间的关系 利用子空间重新看待线性方程组的解 可逆矩阵 2.特征分解 方针的特征值和特征向量 特征分解的性质 对称矩阵的特征分解 特征分解和子空间的关系 3.PCA 优化问题 PCA PCA举例 相关文章：
