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独家 | 线性代数:每个数据科学家的必知概念(上)

图灵人工智能  · 公众号  ·  · 2024-07-27 00:00

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单击上方“ 图灵人工智能 ”,选择“星标”公众号 您想知道的人工智能干货,第一时间送达 作者: Benedict Neo 翻译:陈之炎 校对:ZRX 本文 约2500字 ,建议阅读 8分钟 本文将探讨上述线性代数概念、视觉解释和代码示例。 你对线性代数有足够的了解吗? 线性代数是所有数据科学和机器学习任务的基石, 它是将理论模型转化为实际解决方案的语言, 它体现了能够利用算法从数据中学习的准则。 xkcd 线性代数可用于: 1 . 数据表示: 用一种结构化的方式来组织和操作数据,将复杂数据集表示为矩阵 2. 降维: 利用PCA线性代数技术减少变量数量,以提高模型效率而不失重要信息 3. 优化: 梯度下降,作为机器学习的核心引擎,使用线性代数找到函数的最小值。 4. 特征工程: 利用线性变换和矩阵操作从现有数据中创建新特征 5. 相似性度量: 将数据嵌 ………………………………

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