Datawhale25年10月组队学习:math for AI+Task3线性代数(下)

1.线性映射

本小节,我们研究线性空间之间的映射,这些映射保持线性空间的结构,从而可以定义坐标的概念。在本章开头,我们提到向量是可以相加并被标量乘的数学对象,结果仍然是向量。

2.仿射空间

本小节,我们更仔细地研究从原点偏移的空间,即不再是向量子空间的空间。此外,我们将简要讨论这些仿射空间之间的映射的性质,这些映射类似于线性映射。

在机器学习文献中,线性和仿射之间的区别有时并不清楚,因此我们可以找到将仿射空间/映射称为线性空间/映射的参考

未完待续...

相关推荐
Gain_chance4 小时前
33-学习笔记尚硅谷数仓搭建-DWS层交易域用户粒度订单表分析及设计代码
数据库·数据仓库·hive·笔记·学习·datagrip
hqyjzsb4 小时前
盲目用AI提效?当心陷入“工具奴”陷阱,效率不增反降
人工智能·学习·职场和发展·创业创新·学习方法·业界资讯·远程工作
Eloudy4 小时前
用 Python 直写 CUDA Kernel的技术,CuTile、TileLang、Triton 与 PyTorch 的深度融合实践
人工智能·pytorch
神的泪水4 小时前
CANN 实战全景篇:从零构建 LLM 推理引擎(基于 CANN 原生栈)
人工智能
yuanyuan2o24 小时前
【深度学习】全连接、卷积神经网络
人工智能·深度学习·cnn
八零后琐话4 小时前
干货:Claude最新大招Cowork避坑!
人工智能
承渊政道4 小时前
Linux系统学习【Linux系统的进度条实现、版本控制器git和调试器gdb介绍】
linux·开发语言·笔记·git·学习·gitee
汗流浃背了吧,老弟!4 小时前
BPE 词表构建与编解码(英雄联盟-托儿索语料)
人工智能·深度学习
软件聚导航5 小时前
从 AI 画马到马年红包封面,我还做了一个小程序
人工智能·chatgpt