接下來幾個小視頻簡單複習一下線性代數的知識。從實用性的角度來說，我們學習線性代數最為重要的是理解線性代數概念背後的一些思想，比如線性空間、線性變換對於理解代數甚至高層次的數學都是非常有幫助的，這個在我們後續做項目的時候會有更深的體會。
本小節呢，首先來看看線性代數中矩陣、向量的概念，看看吳老師如何帶領我們理解這兩個最最基本的東西。
矩陣的定義
從形式上看呢，矩陣就是一堆數排列成矩形的樣子，如下圖。
上面這個圖中的矩陣呢，橫著看、豎著看，又可以看出是一行或者一列數。更具體一點，上面的兩個矩陣，分別是4行2列、2行3列。
我們可以通過矩陣的 行數 
列數 來定義矩陣的維度，那上面的矩陣就分別是 維的矩陣。有了整體的概念，我們還要約定矩陣中每一個項（即矩陣中某個特定位置上的數）的具體索引方法。索引的方法也很簡單的。我們用這個數所處的行號、列號來唯一的表示這個數。可以寫成下面的樣子。
如果學過計算機編程中的二維數組的同學，此處要注意，它的編號是從1開始的不是從0開始的。
向量的定義
可以說向量是矩陣的一種特殊形式，特殊在何處呢？它只有一列。其定義和索引如下圖所示。
上圖的右下角就是索引從0開始和從1開始的對比，大家在實際工作中碰到的時候需要注意的。在數學中一般都是從1開始的。
另外，我們在書寫的時候，矩陣一般用大寫字母、向量一般用小寫字母。
小結
這次視頻講的內容非常簡單，非常的基礎。因為這畢竟是機器學習的課程，而不是線性代數的課程。
原創文章，作者：投稿專員，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/259138.html
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