机器学习零基础小白指南---- 线性代数入门
前言线性代数是机器学习的基石。在掌握机器学习的实战技巧之前，数学基础是绕不过去的一环。本文从零基础视角，通过简明易懂的方式，带你掌握线性代数的核心概念，帮助你构建机器学习的数据表示与运算基础。
为什么从线性代数开始？
数据表示：机器学习中的数据多以矩阵或向量形式表示，线性代数是理解这些数据的语言。
数学
深度学习中的常用线性代数知识汇总——第一篇：基础概念、秩、奇异值
文章目录
0. 前言
1. 基础概念
2. 矩阵的秩
2.1 秩的定义
2.2 秩的计算方法
2.3 秩在深度学习中的应用
3. 矩阵的奇异值
3.1 奇异值分解（SVD）
3.2 奇异值的定义
3.3 奇异值的性质
3.4 奇异值的意义
3.5 实例说明
3.6 奇异值在深度学习中的应用
0. 前言
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一、核心思想
二、通用求解方法
方法一：递推法
方法二：多项式除法法
三、实例演示
1. 案例一：计算
A
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【题目考点】
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代码随想录训练营打卡Day45｜ 动态规划part12
115.不同的子序列题目链接：115.不同的子序列
给你两个字符串 s 和 t ，统计并返回在 s 的 子序列 中 t 出现的个数。
测试用例保证结果在 32 位有符号整数范围内。
思路：难度困难；dp[i][j]：以i-1为结尾的s子序列中出现以j-1为结尾的t的个数为dp[i][j]；
这一类问题
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