线性代数应该这样讲（二）

在《...（一）》中，小夕从映射的角度讲解了矩阵及矩阵运算，这也是机器学习中看待矩阵的非常重要的视角。 另一方面说，矩阵当然也是用于存储数据的数据结构，这也是最好理解的形式。另外还可以看做是一个线性方程组（课本上讲烂了的开头），甚至可以将其仅仅看做一般化的张量（tensor）中的一个普通切片（slice），或者说其中一层。所以矩阵代表什么含义，要在不同的场景中灵活对待，不要局限在一种视角哦。继续从映射的视角来看。小夕说，不同的矩阵就代表着不同的映射，就像上一篇文章讲的，就可以表示“将输入的空间的第一个维度的坐标轴缩短为原来的一半，将第二个维度的坐标轴拉伸为原来的两倍”。这就是这个矩阵的含义。 例如，输入 ………………………………