最新线性代数（基础），—— 线性代数（李永乐）速览，—— 吴恩达机器学习笔记，—— 机器学习周志华，---，向量与矩阵运算，定义，运算，矩阵乘法，transpose转置，inverse逆，SVD分解，---，向量范数（向量的长度），p-范数 $||\mathbf{x}||_p = (\sum_{i=1}^n |x_i|^p)^{1/p}$，$L_0$范数，$||\mathbf{x}||_0 = \sum_{i=1}^n [x_i \neq 0]$，向量中非零元素的个数，$L_1$范数，$||\mat 案板上的烟火，总藏在家常面食的香气里，裹挟着专属的温暖时光，我国南北家常面食种类丰富：北方的手擀面筋道爽滑，揉面擀面的节奏里满是生活章法；饺子、包子裹着鲜馅，是阖家团圆时的餐桌主角；松软的馒头、花卷，是日常三餐的踏实... 三茶云2026-04-08356 阅读0 评论
![线性代数（基础），—— 线性代数（李永乐）速览，—— 吴恩达机器学习笔记，—— 机器学习周志华，---，向量与矩阵运算，定义，运算，矩阵乘法，transpose转置，inverse逆，SVD分解，---，向量范数（向量的长度），p-范数 $||\mathbf{x}||_p = (\sum_{i=1}^n |x_i|^p)^{1/p}$，$L_0$范数，$||\mathbf{x}||_0 = \sum_{i=1}^n [x_i \neq 0]$，向量中非零元素的个数，$L_1$范数，$||\mat](https://www.3xyun.cn/zb_users/upload/zltheme_20260408/23811eb5a3fd48cef488d641d99b36f2.jpg "详细阅读：线性代数（基础），—— 线性代数（李永乐）速览，—— 吴恩达机器学习笔记，—— 机器学习周志华，---，向量与矩阵运算，定义，运算，矩阵乘法，transpose转置，inverse逆，SVD分解，---，向量范数（向量的长度），p-范数 $||\mathbf{x}||_p = (\sum_{i=1}^n |x_i|^p)^{1/p}$，$L_0$范数，$||\mathbf{x}||_0 = \sum_{i=1}^n [x_i \neq 0]$，向量中非零元素的个数，$L_1$范数，$||\mat")
