Bài giảng Lập trình Python cho máy học: Bài 1 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp

Tài liệu này giới thiệu về thư viện NumPy trong Python và cách sử dụng nó để thực hiện các phép toán đại số tuyến tính. NumPy là một thư viện mạnh mẽ cung cấp các công cụ để làm việc với mảng đa chiều và các hàm toán học hiệu quả, rất quan trọng trong lĩnh vực máy học.

Sinh viên và nhà nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học máy tính, đặc biệt là những người quan tâm đến máy học và các ứng dụng liên quan đến đại số tuyến tính.

Tài liệu này cung cấp một cái nhìn tổng quan về thư viện NumPy và ứng dụng của nó trong đại số tuyến tính, đặc biệt hữu ích cho các bài toán trong máy học. Tài liệu bắt đầu với việc cài đặt thư viện NumPy và giải thích lý do tại sao đại số tuyến tính lại quan trọng. Các khái niệm cơ bản như tensor (scalar, vector, ma trận, tensor đa chiều) được giới thiệu và minh họa bằng các ví dụ cụ thể. Tài liệu cũng trình bày cách khai báo và biểu diễn vector, ma trận trong NumPy, cùng với các hàm phổ biến để tạo mảng. Các phép toán cơ bản trên vector và ma trận như cộng, nhân Hadamard, nhân vector-vector, nhân ma trận-vector, và nhân ma trận-ma trận được giải thích chi tiết, kèm theo ví dụ minh họa. Ngoài ra, tài liệu còn đề cập đến broadcasting, một tính năng quan trọng của NumPy cho phép thực hiện các phép toán trên các mảng có kích thước khác nhau. Cuối cùng, tài liệu giới thiệu về ma trận đơn vị và ma trận nghịch đảo, cùng với các tài liệu tham khảo để người đọc có thể tìm hiểu sâu hơn.