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1、线性代数，也就是数学的一个分支，主要研究向量和向量空间。先从矩阵说起，然后行列式，转置伴随阵，相似，线性相关，线性无关，二次型。
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2、线性代数是关于向量空间和线性映射的一个数学分支。线性代数是关于向量空间和线性映射的一个数学分支，包括对线、面和子空间的研究，也涉及到所有向量空间的一般性质。
3、线性代数是关于向量空间和线性映射的一个数学分支，包括对线、面和子空间的研究，也涉及到所有向量空间的一般性质。
4、线性代数是数学的一个分支，它的研究对象是向量，向量空间（或称线性空间），线性变换和有限维的线性方程组。
5、线性代数是代数学的一个分支，它以研究线性空间和线性映射为对象。线性代数主要讨论矩阵理论、与矩阵结合的有限维线性空间及其线性变换理论。
1、线性代数是：代数学的一个分支。它以研究向量空间与线性映射为对象；由于费马和笛卡儿的工作，线性代数基本上出现于十七世纪。直到十八世纪末，线性代数的领域还只限于平面与空间。
2、所以，线性代数就是：输入一段直线，经过加工之后，产出一段直线。线性的意思就是，你往机器里扔进去直线，产出的肯定也是直线。当然，在数学上，线性有着及其严格的定义，并不是像我刚才说的那么简单。
3、线性代数也在数学分析中扮演重要角色，特别在 向量分析中描述高阶导数，研究张量积和可交换映射等领域。向量空间是在域上定义的，比如实数域或复数域。
4、线性（linear）指量与量之间按比例、成直线的关系，在数学上可以理解为一阶导数为常数的函数非线性（non-linear）则指不按比例、不成直线的关系，一阶导数不为常数。线性代数起源于对二维和三维直角坐标系的研究。
1、人工智能主要得学习数学，计算机，算法，心理学，统计学，概率学。当然这些主要是基础的。要想深造还得涉猎更多的垂直行业，比如社会学领域的人工智能就离不开社科，经济学领域的人工智能离不开财经等等。
2、机器学习。机器学习的作用是从数据中习得学习算法，进而解决实际的应用问题，是人工智能的核心内容之一。这一模块覆盖了机器学习中的主要方法，包括线性回归、决策树、支持向量机、聚类等。人工神经网络。
3、人工智能需要学的有高等数学，线性代数，概率论数理统计等。
4、人工智能导引、数据结构与算法分析、程序设计基础、人工智能程序设计、机器学习导论、知识表示与处理、模式识别与计算机视觉、自然语言处理、数字系统设计基础、操作系统。
