2-1、标量
一个标量就是一个单独的数，一般用小写的的变量名称表示。
2-2、向量
一个向量就是一列数，这些数是有序排列的。用过次序中的索引，我们可以确定每个单独的数。通常会赋予向量粗体的小写名称。当我们需要明确表示向量中的元素时，我们会将元素排
列成一个方括号包围的纵柱：
我们可以把向量看作空间中的点，每个元素是不同的坐标轴上的坐标。
2-3、矩阵
矩阵是二维数组，其中的每一个元素被两个索引而非一个所确定。我们通常会赋予矩阵粗体的大写变量名称，比如A。 如果一个实数矩阵高度为m，宽度为n，那么我们说
。
2-4、张量
几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广，通俗一点理解的话，我们可以将标量视为零阶张量，矢量视为一阶张量，那么矩阵就是二阶张量。
例如，可以将任意一张彩色图片表示成一个三阶张量，三个维度分别是图片的高度、宽度和色彩数据。将这张图用张量表示出来，就是最下方的那张表格：
其中表的横轴表示图片的宽度值，这里只截取0~319；表的纵轴表示图片的高度值，这里只截取0~4；表格中每个方格代表一个像素点，比如第一行第一列的表格数据为[1.0,1.0,1.0]，代表的就是RGB三原色在图片的这个位置的取值情况（即R=1.0，G=1.0，B=1.0）。当然我们还可以将这一定义继续扩展，即：我们可以用四阶张量表示一个包含多张图片的数据集，这四个维度分别是：图片在数据集中的编号，图片高度、宽度，以及色彩数据。
张量在深度学习中是一个很重要的概念，因为它是一个深度学习框架中的一个核心组件，后续的所有运算和优化算法几乎都是基于张量进行的。
2-5、范数
有时我们需要衡量一个向量的大小。在机器学习中，我们经常使用被称为范数(norm) 的函数衡量矩阵大小。Lp 范数如下：
所以：
L1范数
：为x向量各个元素绝对值之和；
L2范数
：为x向量各个元素平方和的开方。
2-6、特征分解
许多数学对象可以通过将它们分解成多个组成部分。特征分解是使用最广的矩阵分解之一，即将矩阵分解成一组特征向量和特征值。
方阵A的特征向量是指与A相乘后相当于对该向量进行缩放的非零向量
：
标量
被称为这个特征向量对应的特征值。
使用特征分解去分析矩阵A时，得到特征向量构成的矩阵V和特征值构成的向量
，我们可以重新将A写作：
2-7、奇异值分解（SVD）
除了特征分解，还有一种分解矩阵的方法，被称为奇异值分解（SVD）。将矩阵分解为奇异向量和奇异值。通过奇异分解，我们会得到一些类似于特征分解的信息。然而，奇异分解有更广泛的应用。
每个实数矩阵都有一个奇异值分解，但不一定都有特征分解。例如，非方阵的矩阵没有特征分解，这时我们只能使用奇异值分解。
奇异分解与特征分解类似，只不过这回我们将矩阵A分解成三个矩阵的乘积：
假设A是一个m
n矩阵，那么U是一个mm矩阵，D是一个mn矩阵，V是一个nn矩阵。
这些矩阵每一个都拥有特殊的结构，其中U和V都是正交矩阵，D是对角矩阵（注意，D不一定是方阵）。对角矩阵D对角线上的元素被称为矩阵A的奇异值。矩阵U的列向量被称为左奇异向量，矩阵V 的列向量被称右奇异向量。
SVD最有用的一个性质可能是拓展矩阵求逆到非方矩阵上。另外，SVD可用于推荐系统中。
2-8、Moore-Penrose伪逆
对于非方矩阵而言，其逆矩阵没有定义。假设在下面问题中，我们想通过矩阵A的左逆B来求解线性方程：
等式两边同时左乘左逆B后，得到：
是否存在唯一的映射将A映射到B取决于问题的形式。
如果矩阵A的行数大于列数，那么上述方程可能没有解；如果矩阵A的行数小于列数，那么上述方程可能有多个解。
Moore-Penrose伪逆使我们能够解决这种情况，矩阵A的伪逆定义为：
但是计算伪逆的实际算法没有基于这个式子，而是使用下面的公式：
其中，矩阵U，D 和V 是矩阵A奇异值分解后得到的矩阵。对角矩阵D 的伪逆D+ 是其非零元素取倒之后再转置得到的。
2-9、几种常用的距离
设有两个n维变量
和
，则下面可以定义一些常用的距离公式：
1、曼哈顿距离
曼哈顿距离也称为城市街区距离，数学定义如下：
曼哈顿距离的Python实现：
-
from numpy import *
-
vector1 = mat([1,2,3])
-
vector2 = mat([4,5,6])
-
print sum(abs(vector1-vector2))
2、欧氏距离
欧氏距离其实就是L2范数，数学定义如下：
欧氏距离的Python实现：
-
from numpy import *
-
vector1 = mat([1,2,3])
-
vector2 = mat([4,5,6])
-
print sqrt((vector1-vector2)*(vector1-vector2).T)
3、闵可夫斯基距离
从严格意义上讲，闵可夫斯基距离不是一种距离，而是一组距离的定义：
实际上，当p=1时，就是曼哈顿距离；当p=2时，就是欧式距离。
4、切比雪夫距离
切比雪夫距离就是
，即无穷范数，数学表达式如下：
切比雪夫距离额Python实现如下：
-
from numpy import *
-
vector1 = mat([1,2,3])
-
vector2 = mat([4,5,6])
-
print sqrt(abs(vector1-vector2).max)
5、夹角余弦
夹角余弦的取值范围为[-1,1]，可以用来衡量两个向量方向的差异；夹角余弦越大，表示两个向量的夹角越小；当两个向量的方向重合时，夹角余弦取最大值1；当两个向量的方向完全相反时，夹角余弦取最小值-1。
机器学习中用这一概念来衡量样本向量之间的差异，其数学表达式如下：
夹角余弦的Python实现：
-
from numpy import *
-
vector1 = mat([1,2,3])
-
vector2 = mat([4,5,6])
-
print dot(vector1,vector2)/(linalg.norm(vector1)*linalg.norm(vector2))
6、汉明距离
汉明距离定义的是两个字符串中不相同位数的数目。
例如：字符串‘1111’与‘1001’之间的汉明距离为2。
信息编码中一般应使得编码间的汉明距离尽可能的小。
汉明距离的Python实现：
-
from numpy import *
-
matV = mat([1,1,1,1],[1,0,0,1])
-
smstr = nonzero(matV[0]-matV[1])
-
print smstr
7、杰卡德相似系数
两个集合A和B的交集元素在A和B的并集中所占的比例称为两个集合的杰卡德相似系数，用符号J(A,B)表示，数学表达式为：
杰卡德相似系数是衡量两个集合的相似度的一种指标。一般可以将其用在衡量样本的相似度上。
8、杰卡德距离
与杰卡德相似系数相反的概念是杰卡德距离，其定义式为：
杰卡德距离的Python实现：
-
from numpy import *
-
import scipy.spatial.distance as dist
-
matV = mat([1,1,1,1],[1,0,0,1])
-
print dist.pdist(matV,'jaccard')