大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python线性代数学习的问题，于是小编就整理了3个相关介绍python线性代数学习的解答，让我们一起看看吧。
python需要线性代数吗？
需要线性代数的，Python的学习需要数学基础，在大学计算机类课程的安排中，学习Python的同时需要学习高等数学，离散数学，线性代数科目，不同的学科要求会不一样，但一定的线性代数基础对代码的编写已经编程思想的理解有着很大的帮助，所以建议在学习Python时掌握一些线性代数基础。
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机器学习中有哪些线性代数实例？
推荐系统使用的SVD分解、张量分解、非负矩阵分解NMF，PCA主成分分析中求特征值、矩阵运算，这些都是机器学习中重要的线性代数实例。下面我贴一下之前我用矩阵求导解最小二乘问题的公式推导过程的实例
最小二乘的解，可以通过梯度下降迭代或牛顿迭代方法求解，但也可以基于矩阵求导来计算，它的计算方式更加简洁高效，不需要大量迭代，只需解一个正规方程组。
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另外，最常见的逻辑回归模型，如果你要用牛顿迭代去解优化问题，求Hessian矩阵和矩阵分解都是线性代数的实例体现。
线性代数基础薄弱，该听哪位老师的网课？
说实话，如果你是初学者，想要入门线性代数，不太建议你马上去看李永乐的***，因为李永乐老先生的***综合性比较强，适合有一定基础的同学看。
（图片来源网络，侵删）
这里推荐一套线性代数基础课：《小宝数学》，一共有24期***，从行列式的定义讲到正定矩阵，真正的入门级***，一共3个小时，帮你快速过一遍基础。可以感受一下***画面：
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到此，以上就是小编对于python线性代数学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python线性代数学习的3点解答对大家有用。