独家 | 线性代数：每个数据科学家的必知概念（上）

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作者： Benedict Neo 翻译：陈之炎 校对：ZRX 本文 约2500字 ，建议阅读 8分钟 本文将探讨上述线性代数概念、视觉解释和代码示例。 你对线性代数有足够的了解吗？ 线性代数是所有数据科学和机器学习任务的基石， 它是将理论模型转化为实际解决方案的语言， 它体现了能够利用算法从数据中学习的准则。 xkcd 线性代数可用于： 1 . 数据表示： 用一种结构化的方式来组织和操作数据，将复杂数据集表示为矩阵 2. 降维： 利用PCA线性代数技术减少变量数量，以提高模型效率而不失重要信息 3. 优化： 梯度下降，作为机器学习的核心引擎，使用线性代数找到函数的最小值。 4. 特征工程： 利用线性变换和矩阵操作从现有数据中创建新特征 5. 相似性度量： 将数据嵌入并存储为向量，在当前推荐系统和AI聊天机器人中使用。 6. 其他！ 本文将探讨上述线性代数 ………………………………