线性代数是机器学习和人工智能领域的基石之一。以下是关于线性代数在机器学习中的应用的简要概述。

矩阵和向量

线性代数中的基本概念包括矩阵和向量。矩阵是二维数组，而向量是一维数组。在机器学习中，矩阵和向量用于表示数据、权重和偏置。

  • 矩阵乘法：矩阵乘法是线性代数中的一种重要操作。它用于计算输入和权重之间的点积。
  • 向量运算：向量运算包括向量的加法、减法、标量乘法等。

特征值和特征向量

特征值和特征向量是线性代数中的重要概念。它们在降维、聚类和特征选择等方面有着广泛的应用。

  • 特征值：特征值是矩阵的一个特殊值，它对应于特征向量的长度。
  • 特征向量：特征向量是矩阵的一个非零向量，它与特征值相乘后仍然在原矩阵的同一方向上。

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线性代数矩阵