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線性代數(shù)在機器學習中的作用
2019-03-22
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在學習機器學習知識的時候，我們會進行很多數(shù)學知識的學習，而這些數(shù)學知識中有線性代數(shù)，且線性代數(shù)在機器學習中有很大的作用。那么大家是否知道線性代數(shù)在機器學習中的作用是什么呢？下面我們就給大家解答一下這個問題。


線性代數(shù)的第一個作用就是能夠將具體事物抽象為數(shù)學對象。其實對于線性代數(shù)來說，我們可以對它做一個簡單的定義。所謂線性代數(shù)是什么？就是數(shù)量和結構的一個組合，也就是說，線性代數(shù)等于數(shù)量加上結構。本身數(shù)量呢，它是一個單獨的數(shù)。對于單個的數(shù)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(shù)，或者一堆數(shù)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(shù)目之間的順序或者數(shù)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?nèi)ナ褂谩?


當然，結構還有另外一層含義。我們可以對數(shù)量定義一些運算。在線性空間里面我們提到，基本的運算包括加法，包括數(shù)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(shù)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(shù)乘這樣一些運算之后，我們就可以對這個對象再來進行一些操作。這樣的話，就實現(xiàn)了把具體事物給它抽象成數(shù)學對象，這樣的一個過程。這就是線性代數(shù)最主要的一個作用。當然不光是在機器學習里面，在其他應用到線性代數(shù)的場合也是一樣：把具體的事物抽象成為數(shù)學對象。


線性代數(shù)的第二作用就是提升大規(guī)模運算的效率。線性代數(shù)還有另外一個作用，就是能夠提升大規(guī)模運算的效率。因為在現(xiàn)代的機器學習當中，我們要處理的數(shù)據(jù)都是海量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的數(shù)量是呈指數(shù)形式的增長。我們要處理的數(shù)據(jù)越來越多，如果只是簡單地說，用最傳統(tǒng)的方法，用一個一個的 for循環(huán)去處理高維的矩陣，它的效率肯定是相當?shù)拖?。有了線性代數(shù)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(guī)模運算的效率。


在這篇文章中我們給大家介紹了關于線性代數(shù)的相關的知識，通過對線性代數(shù)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(jīng)知道了線性代數(shù)的功能，希望這篇文章能夠更好地幫助大家。

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