机器学习的线性代数python（用python学线性代数）

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本文目录一览：

1、认知与神经科学课程群，具体课程：《认知心理学》、《神经科学基础》、《人类的记忆与学习》、《语言与思维》、《计算神经工程》。

2、人工智能专业学习课程：认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程、人工智能平台与工具、人工智能核心等。

3、需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。

4、人工智能专业主要学的是核心课程包括：数学、统计、计算机、自动化等，这些学科都属于人工智能专业的核心课程。

其次，所有的列向量都是线性无关的。一个列向量线性相关的方阵被称为奇异的（singular）。

这就是线性代数最主要的一个作用。当然不光是在机器学习里面，在其他应用到线性代数的场合也是一样：把具体的事物抽象成为数学对象。线性代数的第二作用就是提升大规模运算的效率。

线性代数在机器学习方面有着重要的应用，为了更好的理解机器学习，复习一下线性代数。

第二个是矩阵分析。给定一个矩阵，我们可以对它做所谓的SVD分解，也就是做奇异值分解，或者是做其他的一些分析。这样两个部分共同构成了我们机器学习当中所需要的线性代数。

具体课程：认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程。人工智能***课程群具体课程：《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与***》。

人工智能学习内容包括数学基础、算法积累以及编程语言。

人工智能学习内容学习内容包括数学基础、算法积累以及编程语言。

人工智能专业主要学的是核心课程包括：数学、统计、计算机、自动化等，这些学科都属于人工智能专业的核心课程。

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