机器学习中的线性代数-基础概念与应用.pptx

机器学习中的线性代

数

基础概念与应用

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Agenda1.线性代数基本概念

2.机器学习中的线性代数

3.线性代数的计算方法

4.线性代数应用范围

01.线性代数基本概念

机器学习中向量矩阵概念

向量

向量的定义和性质

向量定义与表示

向量定义与表示

向量运算

向量运算注意事项

应用

向量在多领域广泛应用

矩阵

定义、性质、应用

矩阵加乘法

介绍了矩阵的加法和

乘法的运算规则。

矩阵定义性质

介绍了矩阵的定义和

性质。

矩阵神经网络应用

介绍了矩阵在神经网

络中的应用。

张量

张量的定义和应用

多维数组高维数据工具深度学习中常用

在数学中，张量是一种多维张量处理高维数据深度学习常用张量

数组。

010203

02.机器学习中的线性代数

机器学习中的线性代数应用

主成分分析

确定数据协方差计算特征值和向量降维处理数据

通过计算协方差矩阵来描述数据之间的相计算协方差矩阵特征向量降维处理

关性。

数据降维技术

矩阵分解

定义、方法和应用案例

奇异值分解定义SVD图像压缩QR分解应用

将矩阵分解为三个矩阵的乘积。将一幅图像转化为一个低维矩矩阵分解线性回归

阵，实现图像的压缩和存储。

线性回归

基本思想和应用场景

使用线性回归算法进行数值预测。