线性代数是机器学习中的一个重要工具，它为理解数据结构、优化算法以及解决复杂问题提供了坚实的基础。以下是一些关于线性代数在机器学习中应用的关键概念：
基本概念
- 向量：数据的一个表示方式，可以用于描述空间中的点或者方向。
- 矩阵：由数字构成的二维数组，可以用来表示数据集、变换等。
- 行列式：矩阵的一个数值，可以用来判断矩阵的可逆性。
- 逆矩阵：如果一个矩阵是可逆的，那么它的逆矩阵可以用来解线性方程组。
线性代数在机器学习中的应用
- 特征向量与特征值：用于降维和识别数据中的重要特征。
- SVD（奇异值分解）：用于数据压缩、图像处理等领域。
- 矩阵乘法：用于计算数据的线性组合，如权重计算。
- 正则化：通过添加约束项来防止过拟合。
相关资源
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图片展示
线性代数矩阵
特征向量