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线性代数在机器学习中的作用

发布时间:2020年09月28日 05:05:50 来源: 点击量:416

【摘要】 在学习机器学习知识的时候,我们会进行很多数学知识的学习,而这些数学知识中有线性代数,且线性代数在机器学习中有很大的作用。那么大家

在学习机器学习知识的时候,我们会进行很多数学知识的学习,而这些数学知识中有线性代数,且线性代数在机器学习中有很大的作用。那么大家是否知道线性代数在机器学习中的作用是什么呢?下面我们就给大家解答一下这个问题。

线性代数的第一个作用就是能够将具体事物抽象为数学对象。其实对于线性代数来说,我们可以对它做一个简单的定义。所谓线性代数是什么?就是数量和结构的一个组合,也就是说,线性代数等于数量加上结构。本身数量呢,它是一个单独的数。对于单个的数我们没有结构可言,对于单个的对象没有结构可言。但是当我们把一组数,或者一堆数排列到一块儿的时候,这个排列不是随机的排列,而是有一定的顺序进行排列的时候,这个时候,数目之间的顺序或者数量之间的顺序就形成了一种结构,这个结构就可以蕴含一定的信息,能够供我们去使用。

当然,结构还有另外一层含义。我们可以对数量定义一些运算。在线性空间里面我们提到,基本的运算包括加法,包括数乘,这样一些运算。有了运算之后,我们就可以对不同的对象,单个的数目放在一块儿,按照一定的顺序排列在一起,我们可以把它组成一个向量,组成这样一个对象。那么有了加法,数乘这样一些运算之后,我们就可以对这个对象再来进行一些操作。这样的话,就实现了把具体事物给它抽象成数学对象,这样的一个过程。这就是线性代数最主要的一个作用。当然不光是在机器学习里面,在其他应用到线性代数的场合也是一样:把具体的事物抽象成为数学对象。

线性代数的第二作用就是提升大规模运算的效率。线性代数还有另外一个作用,就是能够提升大规模运算的效率。因为在现代的机器学习当中,我们要处理的数据都是海量的数据,数据的数量是呈指数形式的增长。我们要处理的数据越来越多,如果只是简单地说,用最传统的方法,用一个一个的 for循环去处理高维的矩阵,它的效率肯定是相当低下。有了线性代数之后,我们可以把矩阵的运算引入到机器学习的算法当中,通过一些额外的库,或者一些额外的软件包,提升大规模运算的效率。

在这篇文章中我们给大家介绍了关于线性代数的相关的知识,通过对线性代数的了解和学习我们可以更好地理解和掌握机器学习,在这篇文章中相信大家已经知道了线性代数的功能,希望这篇文章能够更好地帮助大家。

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