Привет,
Сегодняшний блог будет о линейной алгебре. Линейная алгебра — одна из самых важных тем исчисления, и я буду писать об информации линейной алгебры, а также о том, где мы используем ее в машинном обучении.
Линейная алгебра — это изучение векторов, которые понимаются как величины, имеющие как величину, так и направление, а также линейные функции.
Другими словами, линейная алгебра — это математика данных, мы можем абсолютно точно сказать, что векторы и матрицы — это язык данных.
Линейная алгебра — это линейные комбинации. То есть, используя арифметические действия над столбцами чисел, называемыми векторами, и массивами чисел, называемыми матрицами, для создания новых столбцов и массивов чисел. Линейная алгебра — это изучение прямых и плоскостей, векторных пространств и отображений, необходимых для линейных преобразований.
Матрица представляет собой прямоугольное расположение скаляров, и две матрицы можно сложить или перемножить, как показано на рисунке ниже.
Если мы хотим умножить скаляр и матрицу, нам нужно умножить каждую переменную матрицы на скаляр
Если мы хотим добавить две матрицы друг к другу, нам нужно добавить каждую переменную двух матриц в одну строку.
Если мы хотим перемножить две матрицы разной формы, нам нужно использовать скалярное произведение.
Зачем использовать линейную алгебру для машинного обучения?
Линейная алгебра в машинном обучении помогает нам читать и интерпретировать статистические понятия. Это также помогает понять матричную факторизацию. Машинное обучение использует матричные операции в своих алгоритмах, а также помогает понять алгоритмы машинного обучения с нуля и легко понять анализ основных компонентов.
Спасибо за чтение.
использованная литература
