线性代数在机器学习中的应用初探

引言

机器学习的核心是通过数据构建数学模型来解决预测、分类和聚类等问题，而线性代数作为基础数学工具，贯穿了从数据表示到模型训练的全流程。无论是简单的线性回归，还是复杂的神经网络权重计算，都离不开矩阵、向量和线性变换的支撑。正如机器学习领域的经典观点：

如果你想真正理解机器学习算法的底层逻辑，而不只是调参，那么扎实的线性代数基础是必不可少的。—— 《深度学习》作者Ian Goodfellow

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$e^{\pi i} = -1$
$$ e^x = \sum_{n=0}^{\infty} \frac{x^n}{n!} $$