Niklas Donges 为我们带来了一份让文科学生也能看懂的深度学习线性代数基础教程。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。这篇教程将向你介绍一些机器学习中涉及的关键线性代数知识。
线性代数是一种连续形式的数学，被广泛应用于理工类学科中；因为它可以帮助我们对自然现象建模，然后进行高效的计算。但是，由于线性代数是一种连续而非离散的数学，因此，很多计算机科学家都不太了解它。另外，线性代数还在几乎所有的数学学科中都拥有着核心地位：例如几何学和泛函分析。
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。