Некоторые практические применения линейной алгебры в машинном обучении:

• Решение систем линейных уравнений. 1 Это необходимо для оптимизации моделей и понимания преобразований, которые присущи таким алгоритмам, как анализ главных компонент, логистическая регрессия, линейная регрессия, деревья решений, машины опорных векторов и другим. 1
• Манипулирование и преобразование наборов данных. 1 Операции, такие как умножение матриц, сложение и декомпозиция, помогают решать задачи разработки объектов, предварительной обработки данных и вычисления различных статистических показателей. 1
• Глубокое обучение. 1 Искусственные нейронные сети с несколькими слоями опираются на структуры линейной алгебры как для представления модели, так и для обучения. 1

Кроме того, линейная алгебра используется при построении моделей множественной регрессии для прогнозирования значений целевой переменной. 5