Как применять матричные вычисления в обработке данных?

Матричные вычисления позволяют эффективно представлять и обрабатывать большие объёмы данных. 3 Некоторые области применения матриц в обработке данных:

• Машинное обучение. 13 Матрицы используются для представления наборов данных и выполнения операций над ними, таких как умножение и сложение. 3 В машинном обучении матричные операции применяются в алгоритмах классификации, регрессии и кластеризации. 1
• Обработка изображений. 13 Матрицы представляют собой пиксели изображения, и различные операции с матрицами могут быть использованы для фильтрации, изменения яркости и других манипуляций с изображениями. 3
• Анализ и обработка временных рядов. 2 Данные представляют собой последовательности наблюдений, распределённые по времени. 2 Матричные модели используются для анализа трендов и прогнозирования данных. 2
• Кластерный анализ. 1 Метод позволяет группировать данные по сходству. 1 Здесь линейная алгебра используется для вычисления расстояний между объектами и для нахождения кластеров, которые максимально отличаются друг от друга. 1
• Решение задач оптимизации. 2 Задачи представляются как функции с несколькими переменными, и к ним применяются методы оптимизации, такие как градиентный спуск. 2

Для работы с матрицами используются специализированные библиотеки, например NumPy в Python. 13