大家好，我是灿视。

最近上课比较多，也在忙着租房子，也算是把这些事情给忙差不多了。这两天也在做作业，看着老师的课件，老师一节课把一些基础东西就给上完了，这里就给各位一起回顾回顾吧。

这里主要根据我们老师的课件，从线性代数跟概率论的两门课来跟大家一起回顾下。课件不方便直接给，以后我上课的时候，我会把东西给同步更新公众号哈，主要是一些模式识别的基础知识，之前自己打的基础也不牢，现在也要再补补，回顾一下了。

线性代数

• 矩阵 矩阵：把数排成矩形的阵列

(\mathbf{A})_{i j}=A_{i j}=\left(\begin{array}{cccc}A_{11} & A_{12} & \cdots & A_{1 n} \\ A_{21} & A_{22} & \cdots & A_{2 n} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ A_{m 1} & A_{m 2} & \cdots & A_{m n}\end{array}\right) \quad

这是一个

m

x

n

的矩阵。

• 矩阵就是映射：从一个向量映射到另一个向量
• 矩阵相乘：映射的合成

举例子：

作业不会写！求助各位！

概率论

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