数据科学家需要了解的十个关键的线性代数(Linear Algebra)概念

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线性代数(Linear Algebra)不仅是机器学习的基石，更是一门神奇的魔法学科，让我们能够从数据中挖掘出宝藏般的信息！无论是创建新特征还是优化算法，线性代数都是我们解决问题的有力工具。线性代数在数据表示、降维、优化、特征工程和相似度测量等方面都有广泛应用。例如，通过矩阵来组织和操作数据，使复杂的数据集得以简洁表示；PCA等降维技术利用线性代数减少变量数量，提高模型效率；梯度下降法通过线性代数找到函数的最小值，驱动机器学习的优化过程。 接下了将探讨一些关键的线性代数概念，并通过可视化解释和代码示例，帮助你更好地理解这些概念在数据科学中的实际应用。 1.向量 (Vector) 向量(Vector) 是线性代数(Linear Algebra)中的最为基本元素，我们可以从三个角度理解向量(Vector)： 物理学的角度：向量是指向空间的箭头，由长度 ………………………………