1 线性代数导论:线性代数的基本概念
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。一个维向量可以表示为:
例如,在处理图像时,图像的每个像素可以用一个向量表示。对于一张的灰度图像,我们可以将其展开成一个维的向量。
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:
- 向量加法: u_1 + v_1 \\ u_2 + v_2 \\ \vdots \\ u_n + v_n \end{pmatrix} $$
- 数乘: c v_1 \\ c v_2 \\ \vdots \\ c v_n \end{pmatrix} $$
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。一个的矩阵可以表示为:
矩阵运算
矩阵之间可以进行的运算包括:
-
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} $$ -
矩阵乘法:
其中,矩阵乘法的结果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):
如果我们对向量应用这个变换,可以得到:
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:
可以用矩阵形式表示为:
其中,,,。
通过求解这个方程组,我们可以找到和的值。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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