https://www.chenk.top/zh/tags/matrix-theory/Recent content in Matrix Theory on Chen Kai BlogHugozh-CNWed, 21 Jan 2026 09:00:00 +0000https://www.chenk.top/zh/ml-math-derivations/02-%E7%BA%BF%E6%80%A7%E4%BB%A3%E6%95%B0%E4%B8%8E%E7%9F%A9%E9%98%B5%E8%AE%BA/Wed, 21 Jan 2026 09:00:00 +0000https://www.chenk.top/zh/ml-math-derivations/02-%E7%BA%BF%E6%80%A7%E4%BB%A3%E6%95%B0%E4%B8%8E%E7%9F%A9%E9%98%B5%E8%AE%BA/<h2 id="为什么写这一章有什么不同" class="heading-anchor">为什么写这一章，有什么不同<a href="#%e4%b8%ba%e4%bb%80%e4%b9%88%e5%86%99%e8%bf%99%e4%b8%80%e7%ab%a0%e6%9c%89%e4%bb%80%e4%b9%88%e4%b8%8d%e5%90%8c" class="heading-link" aria-label="Permalink to this section" title="Copy link to this section">#</a> </h2><p>如果你学过标准的线性代数课程，大部分内容你可能已经见过。但本章不是对传统课程的简单复述，而是面向机器学习实践者，聚焦于实际场景中高频使用的线性代数核心概念，如实现梯度下降、运行 PCA、训练神经网络或研读论文时所需的内容。</p>