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。以下是关键知识点解析：
1. 基础概念
- 矩阵与向量：数据表示的核心形式，如图像处理中用矩阵存储像素值
- 线性组合：构建特征空间的基础操作
- 特征分解：PCA降维、奇异值分解(SVD)等技术的关键
- 张量运算：深度学习中多维数据处理的必备工具
2. 工业应用场景
- 推荐系统：使用矩阵分解挖掘用户-物品关系
- 自然语言处理：词向量嵌入（如Word2Vec）依赖向量空间模型
- 计算机视觉：图像变换矩阵用于旋转/缩放操作
- 强化学习：状态转移矩阵建模环境动态
3. 学习路径推荐
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