线性代数是机器学习的基石，几乎所有算法都依赖于矩阵运算和向量空间的概念。以下是其核心知识点与应用场景：
1. 基础概念 🔢
- 向量与矩阵：数据常以向量（如
[x1, x2, x3]）或矩阵形式表示，例如图像处理中使用二维矩阵 - 特征值分解：用于降维和理解数据主成分
- 奇异值分解 (SVD)：在推荐系统中广泛应用
2. 核心应用 📊
- 线性回归：通过矩阵运算求解最佳拟合线
- 主成分分析 (PCA)：利用协方差矩阵降维
- 神经网络：权重矩阵的训练与激活函数的计算
3. 学习资源 📚
🚀 提示：掌握矩阵乘法、逆矩阵和行列式是入门的关键，建议结合代码实践加深理解！