线性代数是机器学习中的基础数学工具，它帮助我们更好地理解和处理数据。本文将介绍线性代数在机器学习中的应用。
矩阵与向量
在机器学习中，矩阵和向量是表示数据的基本工具。例如，我们可以使用矩阵来表示数据集，使用向量来表示单个数据点。
矩阵运算
矩阵运算包括加法、减法、乘法等。矩阵乘法是线性代数中最基本的运算之一，它用于计算特征向量。
向量运算
向量运算包括点积、叉积等。点积可以用于计算两个向量的相似度。
特征分解
特征分解是将矩阵分解为多个矩阵的乘积的过程。在机器学习中，特征分解可以用于降维、聚类等任务。
主成分分析（PCA）
主成分分析是一种常用的特征分解方法，它可以帮助我们找到数据中的主要特征。
线性回归
线性回归是机器学习中的一种基本算法，它通过拟合线性模型来预测数据。
矩阵形式
线性回归可以表示为矩阵形式，这有助于我们使用线性代数的方法来求解问题。
链接
更多关于线性代数在机器学习中的应用，请参考线性代数教程。