在學習機器學習知識的時候，我們會進行很多數學知識的學習，而這些數學知識中有線性代數，且線性代數在機器學習中有很大的作用。那麼大家是否知道線性代數在機器學習中的作用是什麼呢？下面我們就給大家解答一下這個問題。
線性代數的第乙個作用就是能夠將具體事物抽象為數學物件。其實對於線性代數來說，我們可以對它做乙個簡單的定義。所謂線性代數是什麼？就是數量和結構的乙個組合，也就是說，線性代數等於數量加上結構。本身數量呢，它是乙個單獨的數。對於單個的數我們沒有結構可言，對於單個的物件沒有結構可言。但是當我們把一組數，或者一堆數排列到一塊兒的時候，這個排列不是隨機的排列，而是有一定的順序進行排列的時候，這個時候，數目之間的順序或者數量之間的順序就形成了一種結構，這個結構就可以蘊含一定的資訊，能夠供我們去使用。
線性代數的第二作用就是提公升大規模運算的效率。線性代數還有另外乙個作用，就是能夠提公升大規模運算的效率。因為在現代的機器學習當中，我們要處理的資料都是海量的資料，資料的數量是呈指數形式的增長。我們要處理的資料越來越多，如果只是簡單地說，用最傳統的方法，用乙個乙個的 for迴圈去處理高維的矩陣，它的效率肯定是相當低下。有了線性代數之後，我們可以把矩陣的運算引入到機器學習的演算法當中，通過一些額外的庫，或者一些額外的軟體包，提公升大規模運算的效率。
在這篇文章中我們給大家介紹了關於線性代數的相關的知識，通過對線性代數的了解和學習我們可以更好地理解和掌握機器學習，在這篇文章中相信大家已經知道了線性代數的功能，希望這篇文章能夠更好地幫助大家。
線性代數在機器學習中的作用是什麼？
我們在學習機器學習的時候會接觸到很多數學知識，比如說線性代數，高等數學。其實只要是和計算機有關的學科都是離不開數學的，而機器學習中涉及到的數學知識都是有難度的，也算是高等數學。而在機器學習中用到線性代數的地方有很多，但是大家對於線性代數在機器學習的作用不是很了解，在這篇文章中我們就給大家介紹一下這些...
機器學習中的線性代數知識（上）
as all we know,線性代數對於機器學習的重要性不言而喻。但縱觀國內的教材和課程，大部分線性代數的講解，一上來就堆滿了各種定義和公式，從而導致我們知其然而不知其所以然，不利於我們深入理解機器學習的演算法。因此，希望本篇博文能幫大家從另乙個角度理解線性代數。但是注意，閱讀本篇博文，最好已經有...
機器學習中的基本線性代數
import numpy as np標量 是乙個單一的數字 標量只是乙個單一的數字 scalar value 18print scalar value 標量只是乙個單一的數字 scalar value 18scalar np np.array scalar value 轉換為陣列 print sca...