线性代数在机器学习中的基础作用 🧮
线性代数是机器学习的数学基石，几乎所有算法都依赖其核心概念。以下是关键知识点：
常见概念清单
- 矩阵与向量：数据表示的基础形式
- 特征值分解：用于降维与理解数据主成分
- 奇异值分解 (SVD)：推荐系统中的隐藏因子提取
- 线性方程组：模型训练中的参数求解
实战应用场景
- 数据预处理：使用矩阵操作标准化特征
- 神经网络：权重矩阵的梯度传播
- 主成分分析 (PCA)：通过协方差矩阵降维
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