我經常聽到有人說，機器學習很難，到底怎么學更高效？

其實，我想說，機器學習本身沒有多大難度，因為經過多年的積累后，很多規則已經成型了。對于我們來說真正難的，是機器學習背后的算法所涉及的基礎數學原理，包括向量、矩陣等等。

我們可以來看下機器學習的整個知識體系。單從數學角度來看，這個覆蓋范圍非常廣，有向量積分、矩陣分解等等，但最最核心的還是線性代數。所以說，不要再問我為什么自己學不會機器學習、人工智能了，因為你沒有學好線性代數。

不過，你可千萬不要覺得，學了線性代數之后，實際應用就只有機器學習。如果這么想，那就太局限了。

作為數學中最抽象的一門課，線性代數的應用十分廣泛，是計算機很多領域的基礎。比如，如何讓 3D 圖形顯示到二維屏幕上？這是線性代數在圖形圖像學中的應用。如何提高密碼被破譯的難度？這個密碼學問題，用線性代數中的有限向量空間也可以很好地解決。

掌握了線性代數這樣的基礎學科知識，我們其實就相當于有了數學這個利器，為其他領域的實際應用打下了非常好、非常扎實的基礎。最簡單、最直接的利益——你不僅可以在工作中進行算法調優，還能成為公司創新團隊的主力。

這個時候，有些同學可能會說，線性代數對我好像沒用。是的，如果你工作中除了 CRUD 就是處理各類字符串、鏈表、Hash 表，高中甚至初中數學就足夠了。但只要你想「再往上走一步」，做任何一點帶有創新性的技術，數學問題，往往會成為你的絆腳石。

我以前學習的時候，啃了不少線代相關的書，但大都是直接講應用實踐，再穿插了一些數學知識。從實踐的角度切入，雖然入門容易，但缺點也顯而易見的。這樣學下來，只知道固定的應用場景，死記硬背幾個知識點容易，但是數學底層知識不牢固，當真正遇到問題的時候，也只能干瞪眼了。

?

在技術領域里，我更推薦從底層基礎概念開始，一步步往上走，一直到應用實踐。推薦極客時間《重學線性代數》這個專欄，通俗易懂的語言，帶你構建完整實用的線代知識框架，還詳解 9 個機器學習中必備的線代核心點，并且，還會講到線性代數在計算機很多其他領域的基礎和應用，比如：圖形圖像、密碼學等等，幫助大家更好地掌握工程應用中的線代知識。

????掃我的二維碼，免費試讀

結算用口令「happy2021」再減￥10

到手?￥69，即將恢復￥99

我來介紹一下作者，也是非常牛了。朱維剛，畢埃慕（BIM）首席戰略官、副總裁，前阿里云資深產品與技術專家，微軟人工智能金牌講師，長期專注于云計算和大數據領域。他擁有多年海外工作經驗，自2008年開始從事云計算和大數據相關工作，曾帶領國際團隊主導比利時電信云 BeCloud，以及新加坡政府云 G-Cloud 的建設。

?

我為什么推薦這個專欄？

這個專欄，在我看來非常系統，從核心概念、完整框架，再到工程應用，確實可以帶大家徹底學透線代，還有不少代碼示例????

具體點說，分為?2 個模塊：

?

基礎篇，講的是線性代數的理論基礎。

?

• 先從最簡單的線性方程組說起，在這基礎上引出向量和矩陣，并通過矩陣來解線性方程組的不同方法。

?

• 然后，在向量和矩陣的基礎上講線性空間，因為在實踐中，更多的是對集合的操作，也就是對線性空間的操作。線性空間好比是容器，它包含了向量，以及向量的運算。

?

• 最后，介紹解析幾何，是解析幾何使得向量從抽象走向了具象，讓向量具有了幾何的含義，比如：計算向量的長度、之間的距離和角度，這在機器學習的主成分分析PCA中是非常有用的。

?

應用篇，結合線性代數的基礎理論，講解線性代數在計算機科學中的應用。

??

所以從整體來說，“重學線性代數”可以滿足你四個層次的需求：

?

• 第一層次：在研究應用領域時，希望能夠理解數學公式的意義。

• 第二層次：在閱讀線性代數參考書時，希望理解書中的內容。

• 第三層次：能夠自己實踐、自己計算。

• 第四層次：能夠踏入大規模矩陣計算的世界。

?? ? ? ??? ? ??

話不多說，先給大家截取部分留言。老師很留言區很活躍，看看留言就能學到不少東西。

再給大家附上目錄????

? ? ? ?

進入 DT 時代后，很多企業都開始著手做數字化轉型。站在從業者的角度，有了數字化的基礎數據，我相信，終有一天人工智能將定義下一代軟件解決方案，這是一個巨大的機會。

找運營小姐姐要了優惠，抓緊機會。

結算用口令「happy2021」再減￥10

到手?￥69，即將恢復￥99

????掃我的二維碼，免費試讀

點擊「閱讀原文」 一頓飯的錢，￥69?拿下線性代數。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的线性代数不深入，机器学习两行泪！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。