乙個矩陣代表著乙個線性變換，對於自然基向量而言，變換後的結果就是矩陣的某一列。舉例如下：
\(\begin
a & c\\
b & d
\end
\begin
1\\0\\
\end=\begin
a\\b\\
\end
\)\(
\begin
a & d\\
b & e\\
c & f
\end
\begin
1\\0
\end=\begin
a\\b\\
c\end
\)\(
\begin
a & c & e\\
b & d & f\\
\end
\begin
1\\0\\
0\\\end=\begin
a\\b\\
\end
\)可以看到，無論是哪種型別的矩陣，均將自然基向量變換成了矩陣的第一列。
因此我們只需通過觀察矩陣的列，就知道自然基向量的變換情況，從而獲得對該線性變換的一些直觀認識。
向量與矩陣範數
在剛入門機器學習中的低秩，稀疏模型時，被各種範數攪得一團糟，嚴重延緩了學習進度，經過一段時間的學習，現在將其完整的總結一下，希望遇到同樣麻煩的同學能有所幫助。首先定義乙個向量為 a 5，6，8,10 向量的1範數即 向量的各個元素的絕對值之和，上述向量a的1範數結果就是 29，matlab 實現為 ...
python矩陣和向量乘積 矩陣與向量的乘積
以下內容 於 先上運算，再解讀 乙個矩陣乘以乙個列向量相當於矩陣的列向量的線性組合。乙個行向量乘以矩陣，相當於矩陣的行向量的線性組合。方程組 在二維平面中，相當於找兩條直線的交點。寫成如下形式 把方程組看成是ax b，相當於是尋找矩陣a的列向量的某個線性組合，使得等於b。可以引申出來 二維平面的任意...
標量，向量，矩陣與張量
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