这次终于能把线性代数弄懂了！

文章预览

点击上方  蓝字  关注我们 线性代数是所有数据科学和机器学习任务的基础，是将理论模型转化为实际解决方案的语言。 它体现了让算法能够从数据中学习的原则。 线性代数被用于以下方面： 数据的表示： 一种结构化方式来组织和操作数据，使得复杂的数据集能够以矩阵的形式表示 降维： 如PCA等技术依赖于线性代数来减少变量的数量，以增强模型的效率而不丢失重要信息 优化： 梯度下降是机器学习的核心引擎，它利用线性代数来找到函数的最小值 特征工程： 线性变换和矩阵运算从现有数据中创建新的特征 相似度度量： 嵌入（embeddings）以向量的形式存储，如今被用于推荐系统和AI聊天机器人中 本文将探讨一些线性代数的概念、可视化解释和代码示例。 这篇文章的完整jupyter文件可以添加小助手获取（长按二维码图片添加既可），记得发送文 ………………………………