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1 线性代数导论:线性代数的基本概念

📅发表日期: 2024-08-10

🏷️分类: AI线性代数小白

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线性代数是数据科学、机器学习与人工智能等领域中不可或缺的数学基础。本篇将带你领略线性代数的基本概念,并为后续内容的学习打下坚实的基础。

向量

在数学中,向量是一个有大小和方向的量。在机器学习中,向量常用于表示数据点,比如一组特征。一个nn维向量可以表示为:

v=(v1v2vn)\mathbf{v} = \begin{pmatrix} v_1 \\ v_2 \\ \vdots \\ v_n \end{pmatrix}

例如,在处理图像时,图像的每个像素可以用一个向量表示。对于一张28×2828 \times 28的灰度图像,我们可以将其展开成一个784784维的向量。

向量的运算

向量之间可以进行许多操作,包括加法和数乘,例如:

  1. 向量加法: u_1 + v_1 \\ u_2 + v_2 \\ \vdots \\ u_n + v_n \end{pmatrix} $$
  2. 数乘: c v_1 \\ c v_2 \\ \vdots \\ c v_n \end{pmatrix} $$

案例:图像数据的向量表示

假设我们有一幅图像,它的像素值如下所示:

[255, 0, 0]
[0, 255, 0]
[0, 0, 255]

这幅图像可以用向量v=(255000255000255)\mathbf{v} = \begin{pmatrix} 255 \\ 0 \\ 0 \\ 0 \\ 255 \\ 0 \\ 0 \\ 0 \\ 255 \end{pmatrix}表示。在机器学习中,这样的向量化表示是进行分类或聚类等算法操作的基础。

矩阵

矩阵是一个以矩形阵列形式排列的数值集合,通常用于表示线性变换。一个m×nm \times n的矩阵可以表示为:

A=(a11a12a1na21a22a2nam1am2amn)\mathbf{A} = \begin{pmatrix} a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ a_{m1} & a_{m2} & \cdots & a_{mn} \end{pmatrix}

矩阵运算

矩阵之间可以进行的运算包括:

  1. 矩阵加法:

    a_{11} + b_{11} & a_{12} + b_{12} & \cdots & a_{1n} + b_{1n} \\ a_{21} + b_{21} & a_{22} + b_{22} & \cdots & a_{2n} + b_{2n} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ a_{m1} + b_{m1} & a_{m2} + b_{m2} & \cdots & a_{mn} + b_{mn} \end{pmatrix} $$
  2. 矩阵乘法: C=AB\mathbf{C} = \mathbf{A} \cdot \mathbf{B}

    其中,矩阵乘法的结果C\mathbf{C}的每个元素可以通过行与列的点积得到。

案例:图像变换

假设我们有以下矩阵,表示对图像的线性变换(如缩放):

M=(2002)\mathbf{M} = \begin{pmatrix} 2 & 0 \\ 0 & 2 \end{pmatrix}

如果我们对向量v=(xy)\mathbf{v} = \begin{pmatrix} x \\ y \end{pmatrix}应用这个变换,可以得到:

v=Mv=(2x2y)\mathbf{v'} = \mathbf{M} \cdot \mathbf{v} = \begin{pmatrix} 2x \\ 2y \end{pmatrix}

这表示图像的每个坐标都被放大了两倍。

线性方程组

线性方程组是由两个或多个线性方程组成的方程组,它可以用矩阵表示。例如,以下线性方程组:

2x+3y=8x4y=2\begin{align*} 2x + 3y &= 8 \\ x - 4y &= -2 \end{align*}

可以用矩阵形式表示为:

Ax=b\mathbf{A} \cdot \mathbf{x} = \mathbf{b}

其中,A=(2314)\mathbf{A} = \begin{pmatrix} 2 & 3 \\ 1 & -4 \end{pmatrix}x=(xy)\mathbf{x} = \begin{pmatrix} x \\ y \end{pmatrix}b=(82)\mathbf{b} = \begin{pmatrix} 8 \\ -2 \end{pmatrix}

通过求解这个方程组,我们可以找到xxyy的值。这些线性方程组是机器学习中的重要工具,尤其是在回归分析等领域。

总结

线性代数中的向量、矩阵和线性方程组是理解和应用AI技术的基础。无论是数据表示、变换,还是模型的建立与求解,线性代数都处于核心地位。在下一篇中,我们将深入探讨线性代数的重要性,帮助你更好地理解其在人工智能中的应用。

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