人工智能新手入门——高数篇（向量的线性表示）

向量组：

首先我们来了解下什么是向量组：

CDBmax

正交向量：

正交向量我们之前提到过，就是两个垂直的向量：

CDBmax

向量的线性表示：

之前简单的回顾一下之前的知识，接下来咱们理解下向量的线性表示：

CDBmax

这个向量的线性表示与矩阵的线性变换可能有点相似之处，共同点是都是变换系数使变化时的公式两边相等。在向量组的变换的时候，图中的k我们要把它想象成一个系数，λ也是系数。

我们首先理解 β 他是向量组A的其中一个线性组合，如何他才是线性组合呢，我们会想一下矩阵的内个线性变换，最终只需要其中一个自变量而可以用其他的自变量描述出来那么他就线性相关，如果都描述不出来他就是不相关。

例如： 这里就被其他变量描述了出来所以他们就是线性相关的了。其中我们要注意k这个系数，如果k有不等于0的这个等式成立那么就是相关，如果k全部都等于0了，那么就看做不相关：

北风

北风

其实向量组我们可以把它看做成矩阵，最终这些变换与矩阵的变换方式非常像。

北风

我们要记住这点：只要是秩小于向量的个数他肯定就是线性相关，如果满秩则不相关。

---

以后我肯定会再来修改最近3章