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線性代數在機器學習中的作用是什么？
2019-04-23
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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，但是大家對于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知識。

1.將具體事物抽象為數學對象

線性代數是什么？就是數量和結構的一個組合，也就是說，線性代數等于數量加上結構。本身數量呢，它是一個單獨的數。對于單個的數我們沒有結構可言，對于單個的對象沒有結構可言。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信息，能夠供我們去使用。除了順序之外，結構還有另外一層含義。我可以對數量定義一些運算。在線性空間里面我們提到，基本的運算包括什么呢？包括加法，包括數乘，這樣一些運算。有了運算之后，我們就可以對不同的對象，單個的數目放在一塊兒，按照一定的順序排列在一起，我們可以把它組成一個向量，組成這樣一個對象。那么有了加法，數乘這樣一些運算之后，你就可以對這個對象再來進行一些操作。這樣的話，就實現了把具體事物給它抽象成數學對象，這樣的一個過程。這就是線性代數最主要的一個作用。

2.提升大規模運算的效率

其次，線性代數能夠給提升大規模運算的效率。因為在現代的機器學習當中，我們要處理的數據都是海量的數據，數據的數量是呈指數形式的增長。我們要處理的數據越來越多，如果只是簡單地說，用最傳統的方法，用一個一個的for循環去處理高維的矩陣，它的效率肯定是相當低下。有了線性代數之后，我們可以把矩陣的運算引入到機器學習的算法當中，通過一些額外的庫，或者一些額外的軟件包，提升大規模運算的效率。

同歸對線性代數在機器學習中的作用的介紹，想必大家已經對線性代數有了一定的了解，所以我們學好線性代數，這樣我們才能夠更好地開展機器學習的工作。希望這篇文章能夠幫助到大家。


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