线性代数是机器学习中的基础工具之一，它帮助我们理解和处理数据中的线性关系。以下是一些线性代数在机器学习中的应用：

  • 矩阵运算：矩阵是线性代数中的核心概念，用于表示数据集和模型参数。例如，在主成分分析（PCA）中，我们使用矩阵来降维。

  • 特征分解：特征分解是一种将矩阵分解为更简单矩阵的方法，这在降维和模型选择中非常有用。

  • 正则化：正则化是防止模型过拟合的一种技术，它使用线性代数来调整模型参数。

  • 优化算法：许多优化算法，如梯度下降，都依赖于线性代数的概念。

扩展阅读

想要了解更多关于线性代数在机器学习中的应用，可以阅读以下教程：

线性代数图解