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文章目录机器学习基础的线性代数举个栗子统计领域的线性代数矩阵和图像机器学习基础的线性代数在机器学习中，大多数数据通常表示为向量、矩阵或张量，因此机器学习在很大程度上依赖于线性代数。先了解下向量、矩阵和张量：向量是一维数组，具有大小和方向矩阵是二维数组，具有固定的行和列，一般用方括号[ ]表示张量是向量和矩阵的推广，比如一维张量是一个向量，二维张量是一个矩阵，RGB图像是三维张量，当然还可以扩展到四

如何选择优化算法0 前言1 优化算法2 可微的目标函数2.1 Bracketing Algorithms2.2 Local Descent Algorithms2.3 First-Order Algorithms2.4 Second-Order Algorithms3不可微的目标函数3.1Direct Algorithms3.2 Stochastic Algorithms3.3 Populatio

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