一张图讲透 AI 背后的线性代数：从向量到 SVD

HankYeomans · x · 2026-11-13

一张「Linear Algebra Formulas for AI」信息图，系统梳理支撑现代 AI 的九个线性代数核心概念：向量（数据表示）、矩阵（线性变换）、矩阵乘法（变换复合）、转置、行列式（可逆性）、逆矩阵、特征值/特征向量（主方向）、范数（L1/L2/L∞/Frobenius）以及 SVD 奇异值分解。图文指出这些工具构成了神经网络、降维（如 PCA）与压缩去噪的数学基础——「数据的几何就是智能的几何」。适合作为入门复习或速查表。