What are the practical applications of linear algebra in data analysis?

Некоторые практические применения линейной алгебры в анализе данных:

• Линейная регрессия. proglib.io 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 При построении модели применяют метод наименьших квадратов, а при использовании метода максимального правдоподобия используют матричное умножение и обратную матрицу для нахождения оптимальных значений параметров. proglib.io
• Метод главных компонент. proglib.io Используют для снижения размерности данных. proglib.io С помощью матричных операций находят линейные комбинации переменных, которые максимально сохраняют информацию в данных. proglib.io Это позволяет уменьшить размерность данных и упростить их анализ. proglib.io
• Кластерный анализ. proglib.io Метод, который 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 Применяется в машинном обучении для классификации данных. proglib.io

Линейная алгебра также используется в рекомендательных системах, для обработки изображений и компьютерного зрения, в NLP-системах и других областях. www.geeksforgeeks.org blog.skillfactory.ru