🚀【机器学习】从零开始,用线性代数解锁智能时代的钥匙!
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🌟 引言
在这个数据驱动的时代,机器学习已经成为解锁智能科技的关键。但你是否曾被复杂的数学公式和算法搞得晕头转向?别担心,这篇文章将带你从零开始,用最直观的方式掌握线性代数——机器学习的核心武器!
📚 线性代数:机器学习的基石
线性代数不仅是数学的一个分支,更是机器学习大厦的坚实地基。它帮助我们理解数据结构,构建模型,进行特征变换。即使你是零基础,也能通过这篇文章,逐步建立起对数据和线性结构的基础认知。
🎯 向量:数据的基本单元
向量是线性代数的核心,它是一组有序数值的集合,用来表示物理量或对象特征。比如一个人的身高、体重和年龄,就可以组成一个向量。向量的加法、数乘和长度(范数)是基本运算,它们在机器学习中描述数据间的关系。
Python代码示例:向量操作
import numpy as np
# 创建向量
v = np.array([170, 65, 30])
# 向量加法
a = np.array([1, 2])
b = np.array([3, 4])
print("向量加法结果:", a + b)
# 向量的数乘
c = 2
print("向量的数乘结果:"