1、線性代數的正確打開的方式，解方程，從行視圖的角度
2、線性代數的正確打開的方式，解方程，從列視圖的角度
3、矩陣的線性相關和線性無關
一個矩陣是由多個向量組成的，如果這些向量通過乘以一個系數，然后再相加后等於零，也就是說，存在至少一個向量，可以由其余向量表示出來，就說這些向量是線性相關的。
因為A矩陣中的向量是線性相關的，所以僅僅由前兩個向量就可以表示（第三個向量可以由前兩個線性表示，第三個沒有必要存在），因此它們就是子空間的一組基，當然還有其他的基。
以矩陣A 為例，列向量有3個元素，所以列空間是R3，也就是三維空間，C(A) 是矩陣A 所有的線性組合，因為這兩個向量所有的組合只能表示一個平面，所以說C(A) 是R3的一個子空間。
如果矩陣A 存在另一個向量，並且這個向量不與前兩個向量組成的平面共面，那么這三個向量就不是線性相關的，因為任意兩個向量都不可能線性組合出逃離該子空間的向量。
4、特征向量的意義
一個矩陣和一個向量相乘，幾何意義就是對這個向量，進行旋轉+伸縮操作，當沒有旋轉，或者旋轉后的向量和原向量共線，此時的伸縮程度就是特征向量λ
優化問題
比如影響房價的因素有很多，假設為d個因素，給定樣本X=[x1,x2,x3......xn]，則矩陣為d×N，現在是要降維到d`，即d×N → d`×N
因此WT應該是 d`×d 的矩陣，則W ∈ d × d`
降維后 Zn ∈ d`×d × d × 1 = d` × 1
如何找到W
假設原來數據的維度是2，現在要降維到1，就是將平面坐標系中的每個點，投影到X或者Y軸上，就實現了降維。其余類推。
