Question

线性代数问题，帮忙解答下，明天要考试，想提前预习，不用解析，给答案就好了，

麻烦各位了

Answer 1

线性代数的概念对于理解机器学习背后的原理非常重要，尤其是在深度学习领域中。它可以帮助我们更好地理解算法内部到底是怎么枣滚链运行的，借此，我们就能够更好的做出决策。所以，如果你真的希望了解机器学习具体算法，就不可避免需要精通这些线性代数的概念。这篇文章中，我们将向你介绍一些机器学习中涉及的关键线性代数知识。
线性代数中的概念是理解机器学习理论所必需的基础知识，尤其是对那些处理深度学习算法的人而言。在刚接触机器学习时，你可以不需要掌握线性代数。但到了一定程度后，当你希望更好地理解不同机器学习算法运作原理时，线性代数就很有用了，它可以帮助你在开发机器学习系统时更好地做决策。
在线性代数中，我们使用线性方程来表示数据，并把它们写成矩阵或向量的形式。因此，基本上你都是在与矩阵和向量打交道，而不是标量（我们会在文章的稍后部分介绍这些概念）。如果你能够想到使用备尘一个合适的库，比如 NumPy，你就可以通过简短的几行代码，轻松实现复杂的矩阵乘法。请注意，这篇文章忽略了那些对机器学习并不重要的线性代数概念。
矩阵
矩阵是一个有序的二维数组，有两个索引。第一个索引表示行，第二个索引表示列。例如，M_23 表示的是第二行、第三列的元素，在上面淡黄色的图中是 8。矩阵可以有多个行或者列，注意一个向量也是一个矩阵，但仅有一行或者一列。
张量
三维张量凳孙是按照一定规律排列在方格中的数组，其中一个变量数字表示轴。张量有三个索引，其中第一个索引表示行，第二个索引表示列，第三个索引表示轴。例如，V_232 指向第二行、第三列、第二轴的元素，在下图右边的张量中表示 5。

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Answer 3