機(jī)器學(xué)習(xí)中的線性代數(shù)基礎(chǔ)概念與應(yīng)用PresenternameAgenda線性代數(shù)基本概念機(jī)器學(xué)習(xí)中的線性代數(shù)線性代數(shù)的計(jì)算方法線性代數(shù)應(yīng)用范圍01.線性代數(shù)基本概念機(jī)器學(xué)習(xí)中向量矩陣概念向量定義與表示向量定義與表示向量運(yùn)算向量運(yùn)算注意事項(xiàng)應(yīng)用向量在多領(lǐng)域廣泛應(yīng)用向量的定義和性質(zhì)向量定義、性質(zhì)、應(yīng)用矩陣定義性質(zhì)介紹了矩陣的定義和性質(zhì)。矩陣加乘法介紹了矩陣的加法和乘法的運(yùn)算規(guī)則。矩陣神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用介紹了矩陣在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用。矩陣張量的定義和應(yīng)用高維數(shù)據(jù)工具張量處理高維數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)中常用深度學(xué)習(xí)常用張量多維數(shù)組在數(shù)學(xué)中，張量是一種多維數(shù)組。張量02.機(jī)器學(xué)習(xí)中的線性代數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)中的線性代數(shù)應(yīng)用通過計(jì)算協(xié)方差矩陣來描述數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。01.確定數(shù)據(jù)協(xié)方差02.計(jì)算協(xié)方差矩陣計(jì)算特征值和向量03.特征向量降維處理降維處理數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)降維技術(shù)主成分分析奇異值分解定義將矩陣分解為三個(gè)矩陣的乘積。01SVD圖像壓縮02將一幅圖像轉(zhuǎn)化為一個(gè)低維矩陣，實(shí)現(xiàn)圖像的壓縮和存儲(chǔ)。QR分解應(yīng)用03矩陣分解線性回歸定義、方法和應(yīng)用案例矩陣分解預(yù)測(cè)數(shù)值變量使用線性回歸算法進(jìn)行數(shù)值預(yù)測(cè)。01線性建模使用線性模型進(jìn)行建模。02多元回歸支持支持多個(gè)自變量進(jìn)行回歸分析。03基本思想和應(yīng)用場(chǎng)景線性回歸03.線性代數(shù)的計(jì)算方法矩陣計(jì)算方法介紹定義、規(guī)則和應(yīng)用案例矩陣加法規(guī)則加法是將兩個(gè)矩陣對(duì)應(yīng)元素相加得到一個(gè)新的矩陣。矩陣加法性質(zhì)交換律、結(jié)合律和分配律等。矩陣乘法規(guī)則矩陣相乘得到新矩陣矩陣加法和乘法求矩陣逆的方法高斯-約旦消元法計(jì)算方法與應(yīng)用矩陣轉(zhuǎn)置的應(yīng)用矩陣轉(zhuǎn)置逆和轉(zhuǎn)置的應(yīng)用逆、轉(zhuǎn)置的應(yīng)用矩陣求逆和轉(zhuǎn)置計(jì)算方法及作用特征向量的計(jì)算介紹特征向量的計(jì)算方法。特征值計(jì)算介紹特征值的計(jì)算方法。特征向量和特征值介紹特征向量和特征值的作用。特征值和特征向量04.線性代數(shù)應(yīng)用范圍機(jī)器學(xué)習(xí)中的線性代數(shù)應(yīng)用范圍旋轉(zhuǎn)變換實(shí)現(xiàn)圖形的旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)等效果平移變換實(shí)現(xiàn)圖形的平移、移動(dòng)等效果縮放變換實(shí)現(xiàn)圖形的縮放、放大等效果圖形學(xué)與機(jī)器人空間變換使用矩陣運(yùn)算完成圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放、平移等操作。圖像讀取和預(yù)處理特征值降維圖像特征提取和降維矩陣分解還原圖像圖像重建和還原圖像處理中的線性代數(shù)應(yīng)用圖像處理信號(hào)采集預(yù)處理01矩陣運(yùn)算可以用于信號(hào)采集預(yù)處理信號(hào)噪聲去除02矩陣運(yùn)算可以用于信號(hào)噪聲去除信號(hào)特征分類0