В чем заключается практическое применение линейных операторов в алгоритмах машинного обучения?

Практическое применение линейных операторов в алгоритмах машинного обучения заключается в решении различных задач, связанных с созданием и настройкой моделей, тренировкой нейросетей и применением аналитических систем к информации. blog.skillfactory.ru

Некоторые области применения:

• Линейная регрессия. proglib.io nuancesprog.ru Метод применяют для анализа связи между двумя переменными. proglib.io С помощью матричных операций находят линейную зависимость между переменными и предсказывают значения одной переменной на основании другой. proglib.io
• Логистическая регрессия. proglib.io Линейную алгебру используют для вычисления градиента функции потерь и для обновления параметров модели в процессе обучения. proglib.io
• Метод главных компонент. proglib.io Применяют для снижения размерности данных. proglib.io С помощью матричных операций находят линейные комбинации переменных, которые максимально сохраняют информацию в данных. proglib.io
• Кластерный анализ. proglib.io Метод позволяет группировать данные по сходству. proglib.io Здесь линейная алгебра используется для вычисления расстояний между объектами и для нахождения кластеров, которые максимально отличаются друг от друга. proglib.io
• Нейронные сети. proglib.io При создании и оптимизации моделей линейную алгебру используют для вычисления весов и смещений нейронов, а в процессе обучения применяют для нахождения ошибок. proglib.io
• Метод опорных векторов. proglib.io Применяется для нахождения границы, которая разделяет два класса. proglib.io Метод используют для распознавания образов, определения категории объекта и других задач классификации. proglib.io
• Линейный дискриминантный анализ. proglib.io Используется для нахождения наилучших линейных комбинаций переменных, способных разделить две или более категории (группы). proglib.io