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从本质上讲，机器学习乃至所有计算机软件，都是在进行数字处理。我们将一组数字输入机器，然后得到另一组不同的数字作为输出。然而，这一过程不能随机进行，需要适当地组织这些数字，并将其分组成出入机器的有意义的对象——这就是向量和矩阵的用武之地。这些理念并不是新鲜事物，实际上，它们已经被数学家运用了数百年之久——我们现在所做的，不过是将其在机器学习领域中再次加以应用罢了。
在本章中，我们将从机器学习的角度来研究向量和矩阵。从基础概念开始，我们将迅速向更深层次的概念迈进，同时确保所探讨的内容与机器学习紧密相关。
为了配合本章及后续章节中的讨论，我们提供了基于Jupyter Notebook的Python代码实现。这些完整的、可正常运行的代码（在安装Python和Jupyter Notebook环境后即可下载并执行）可以在http://mng.bz/KMQ4找到。与本章相关的代码可以在http://mng.bz/d4nz找到。