Как применяется концепция линейной оболочки в машинном обучении?

Концепция линейной оболочки в машинном обучении применяется через использование линейной алгебры. dzen.ru proglib.io Этот раздел математики предоставляет инструменты для эффективного манипулирования наборами данных и их преобразования. dzen.ru

Некоторые способы применения линейной алгебры в машинном обучении:

• Решение систем линейных уравнений. dzen.ru Это необходимо для оптимизации моделей и понимания преобразований, присущих таким алгоритмам, как анализ главных компонент, логистическая регрессия, линейная регрессия, деревья решений, машины опорных векторов (SVM). dzen.ru
• Представление наборов данных в виде матриц. dzen.ru Каждая строка в такой матрице представляет собой уникальное наблюдение или точку данных, а каждый столбец — определённую функцию или переменную. dzen.ru
• Сингулярное разложение. proglib.io Оно широко используется в рекомендательных системах и позволяет найти базисы пространства строк и пространства столбцов, то есть элементарные признаки обоих пространств. proglib.io Например, если строки матрицы соответствуют читателям, столбцы — книгам, а сама матрица содержит оценки, которые пользователи поставили книгам, то сингулярное разложение матрицы выделит «типичных читателей» и «типичные книги». proglib.io
• Метод главных компонент (PCA). proglib.io Это один из основных методов сокращения размерности данных, используемых в машинном обучении. proglib.io Он применяется при анализе данных, чтобы найти наиболее важные переменные и сконструировать новые признаки на их основе, а также при моделировании, если количество признаков очень велико, и большинство из них слабо влияют на результат. proglib.io