🧠 线性代数在机器学习中的应用

线性代数是机器学习的数学基础，掌握以下核心概念能帮助你更好地理解算法原理：

✅ 核心知识点

• 向量与矩阵：数据表示的基本单元，如图像可转化为矩阵形式
• 特征空间：通过矩阵运算将数据映射到高维空间
• 张量运算：深度学习中多维数据处理的核心工具

📘 实践场景

1. 数据预处理：使用矩阵分解进行降维
2. 模型训练：通过梯度下降优化参数矩阵
3. 神经网络：张量操作是深度学习框架的基础

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