我们在学习机器学习的时候会接触到很多数学知识，比如说线性代数，高等数学。其实只要是和计算机有关的学科都是离不开数学的，而机器学习中涉及到的数学知识都是有难度的，也算是高等数学。而在机器学习中用到线性代数的地方有很多，但是大家对于线性代数在机器学习的作用不是很了解，在这篇文章中我们就给大家介绍一下这些知识。
1.将具体事物抽象为数学对象
线性代数是什么？就是数量和结构的一个组合，也就是说，线性代数等于数量加上结构。本身数量呢，它是一个单独的数。对于单个的数我们没有结构可言，对于单个的对象没有结构可言。但是当我们把一组数，或者一堆数排列到一块儿的时候，这个排列不是随机的排列，而是有一定的顺序进行排列的时候，这个时候，数目之间的顺序或者数量之间的顺序就形成了一种结构，这个结构就可以蕴含一定的信息，能够供我们去使用。除了顺序之外，结构还有另外一层含义。我可以对数量定义一些运算。在线性空间里面我们提到，基本的运算包括什么呢？包括加法，包括数乘，这样一些运算。有了运算之后，我们就可以对不同的对象，单个的数目放在一块儿，按照一定的顺序排列在一起，我们可以把它组成一个向量，组成这样一个对象。那么有了加法，数乘这样一些运算之后，你就可以对这个对象再来进行一些操作。这样的话，就实现了把具体事物给它抽象成数学对象，这样的一个过程。这就是线性代数最主要的一个作用。
2.提升大规模运算的效率
其次，线性代数能够给提升大规模运算的效率。因为在现代的机器学习当中，我们要处理的数据都是海量的数据，数据的数量是呈指数形式的增长。我们要处理的数据越来越多，如果只是简单地说，用最传统的方法，用一个一个的for循环去处理高维的矩阵，它的效率肯定是相当低下。有了线性代数之后，我们可以把矩阵的运算引入到机器学习的算法当中，通过一些额外的库，或者一些额外的软件包，提升大规模运算的效率。
同归对线性代数在机器学习中的作用的介绍，想必大家已经对线性代数有了一定的了解，所以我们学好线性代数，这样我们才能够更好地开展机器学习的工作。希望这篇文章能够帮助到大家。
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