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深度学习(deeplearning)包含很多向量或矩阵的运算，因此对线性代数有足够的了解是非常必要的

其中最主要的知识点包括：

• 标量、向量、矩阵和张量，以及矩阵的转置运算

• 矩阵和向量乘法

  矩阵乘法 (叉乘) $$ C_{i, j}=\sum_{k} A_{i, k} B_{k, j} $$ Hadamard乘积 指两个矩阵中对应元素的乘积

• 单位矩阵和逆矩阵

• 线性相关和线性无关

• 生成子空间

• 范数

• 正交矩阵和标准正交

• 特征分解（平衡分布）

  $$ A = QAQ^T $$

• 奇异值分解

• Moore- Penrose伪逆

• 迹运算

• 行列式

教材资源：线性代数与解析几何

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